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一种无线传感器网络中核分类器的分布式训练方法，本发明属于无线传感器网络中数据融合技术领域，涉及一种无线传感器网络中核分类器的分布式训练方法。针对已有的无线传感器网络中核分类器训练方法存在的高通信代价问题，本发明提出了一种网内分布式协同训练核分类器的方法。该方法中各节点对本地基于L1正则化核分类优化问题进行稀疏模型求解，相邻节点间以交换本地稀疏模型和错分样本的方式进行协作，当各节点得到稳定模型后，利用平均一致性方法实现各节点模型的一致性。与现有方法相比，本发明可以得到与集中式训练相当的预测效果、稀疏率明显低于集中式训练模型的稀疏效果，而且能显著降低无线传感器网络中核分类器训练时的数据通信代价。
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