WSN中基于分布式机器学习的异常检测仿真研究_肖政宏

资 源 简 介

WSN中基于分布式机器学习的异常检测仿真研究_肖政宏

详 情 说 明

在无线传感器网络(WSN)环境中，分布式机器学习为异常检测提供了新的研究思路。肖政宏的研究聚焦于如何在这种资源受限的分布式系统中实现高效的异常监测。研究采用仿真实验方法，探索了分布式机器学习算法在WSN环境下的适用性和优化方案。实验着重考察了能源效率、检测准确性和网络负载等关键指标，为WSN中的异常检测提供了新的技术路径。这项研究对物联网安全监测、工业传感器网络等应用场景具有重要参考价值。