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基于并行投影方法的L1正则化核学习机的分布式训练方法，属于无线传感器网络中数据融合技术领域。本发明针对无线传感器网络下已有核学习机训练方法存在的高通信代价问题，在节点本地模型与邻居节点间的局部最优模型相一致的约束下，利用并行投影方法构建和求解基于L1正则化的核学习机的分布式训练优化问题，利用交替方向乘子法对节点本地的L1正则化核学习机优化问题进行稀疏模型求解；仅依靠相邻节点间传输稀疏模型的方式进行协作以进一步优化节点局部模型；当各节点收敛到局部稳定模型后，利用平均一致性算法实现各节点模型的全局一致。
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