Sammanfattning av denna webbsida: Maskininlärning har framgångsrikt använts för mållokalisering i trådlösa sensornätverk (WSNs) tack vare dess exakta och robusta uppskattning mot mycket icke-linjära och bullriga sensormätningar. För effektivt och adaptivt lärande introduceras i detta dokument delvis övervakad stödvektorregression (OSS-SVR). Den första fördelen med den föreslagna algoritmen är att den, baserat på semi-övervakade inlärningsramar, kan minska kravet på mängden av de märkta träningsdata, upprätthålla korrekt uppskattning. För det andra spårar det föreslagna OSS-SVR, med en utvidgning till online-inlärning, automatiskt ändringar av det system som ska läras, såsom varierande bulleregenskaper. Vi jämför den föreslagna algoritmen med semi-övervakade mångfaldiga lärande, en online Gaussian process och online semi-övervakad colocalization. Algoritmerna utvärderas för att uppskatta den okända platsen för en mobil robot i en WSN. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen är mer exakt under den mindre mängden märkta träningsdata och robust till varierande buller. Dessutom utför den föreslagna algoritmen snabb beräkning och bibehåller den bästa lokaliseringsprestandan i jämförelse med de andra metoderna.
Maskininlärning har använts för mål lokalisering i WSN i REF.
Target Localization in Wireless Sensor Networks Using Online Semi-Supervised Support Vector Regression