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無線體域網多傳感器由于采集的數據量大、數據類型冗雜，難以有效進行多維度數據的融合。雖然傳統流形及分解類型的數據融合方法（ Isomap，MDS，PCA等）具備使距離較小點產生合理排斥梯度的能力和受異常影響較小的優點，但是針對無線多傳感器體域網的數據降維效果并不理想。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數據進行融合。T-SNE算法首先將高維數據點與其對應的低維數據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，使距離較小點間產生合理的排斥梯度，從而構建了多維度體域網數據融合模型。實驗結果表明，在特定的體域網數據集下，TSNE算法的精度為 Isomap的1.11倍，MS的1.33倍，PCA的1.21倍，具有較好的數據降維效果。
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