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無線體域網(wǎng)多傳感器由于采集的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型冗雜，難以有效進行多維度數(shù)據(jù)的融合。雖然傳統(tǒng)流形及分解類型的數(shù)據(jù)融合方法（ Isomap，MDS，PCA等）具備使距離較小點產(chǎn)生合理排斥梯度的能力和受異常影響較小的優(yōu)點，但是針對無線多傳感器體域網(wǎng)的數(shù)據(jù)降維效果并不理想。對此，提岀了一種基于流形學習的T分布式隨機鄰域嵌入（TSNE）算法對多傳感器體域網(wǎng)數(shù)據(jù)進行融合。T-SNE算法首先將高維數(shù)據(jù)點與其對應的低維數(shù)據(jù)點間的歐氏距離轉換為條件概率矩陣，然后對處理好的低雛概率集合進行有限次迭代，最后更新低維概率矩陣，使距離較小點間產(chǎn)生合理的排斥梯度，從而構建了多維度體域網(wǎng)數(shù)據(jù)融合模型。實驗結果表明，在特定的體域網(wǎng)數(shù)據(jù)集下，TSNE算法的精度為 Isomap的1.11倍，MS的1.33倍，PCA的1.21倍，具有較好的數(shù)據(jù)降維效果。
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