摘要：無線傳感器網絡(WSN)收集的數據本質上是不可靠的,因此為了提高數據質量,需要對網絡進行異常值檢測。文中提出了一種基于四分之一超球支持向量機(SVM)算法的異常數據檢測方法,利用從傳感器節點中收集到的原始數據建立支持向量機預測模型,并結合粒子群算法(PSO)找出最佳參數,然后利用最佳參數對原本的模型進行優化。以一種分布式在線方式,對正常和異常數據進行實時區分。實驗結果表明,該方法可以實現異常檢測的效果,并且具有較高的準確率和較低的誤報率。