基于粒子群优化相关向量机的无线传感器故障检测  

Wireless sensor fault detection based on relevance vector machine optimized by particle swarm optimization algorithm

作　　者：吴良海[1] 

机构地区：[1]茂名学院实验教学部

出　　处：《制造业自动化》2010年第11期31-32,43,共3页Manufacturing Automation

摘　　要：及时准确地对无线传感器节点进行故障检测对于确保整个无线传感器网络有着非常重要意义。为了克服支持向量机的缺点,本文提出了一种基于粒子群优化相关向量机(RVM)无线传感器故障检测方法。相关向量机是一种建立在支持向量机上的稀疏概率模型。与支持向量机相比,它不仅具有较高检测精度,还具有较好的实时性,粒子群优化算法用于确定相关向量机的核参数。最后结合试验将本文提出的方法同支持向量机算法、BP神经网络进行了比较,结果表明,在无线传感器故障检测中本文提出的相关向量机相比于支持向量机、BP神经网络有着更高的入侵精度。

关 键 词：传感器 相关向量机 故障检测 粒子群 

分 类 号：TH166[机械工程—机械制造及自动化]