摘要：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)收集的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是不可靠的,因此為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異常值檢測(cè)。文中提出了一種基于四分之一超球支持向量機(jī)(SVM)算法的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法,利用從傳感器節(jié)點(diǎn)中收集到的原始數(shù)據(jù)建立支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合粒子群算法(PSO)找出最佳參數(shù),然后利用最佳參數(shù)對(duì)原本的模型進(jìn)行優(yōu)化。以一種分布式在線方式,對(duì)正常和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)區(qū)分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的效果,并且具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率。