无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。

为了有效利用特征集所包含的敏感特征进行故障诊断,提出基于独立特征选择(Individual Feature Selection,IFS)与流形学习的故障诊断方法。从多个角度提取振动信号的混合特征,构建原始高维特征集。采用一种改进的核Fisher特征选择方法为每两类故障状态独立选择敏感特征集,并通过线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)算法挖掘出可区分度更高的特征子集。采用“一对一”的方法训练多个二类分类支持向量机(Supported Vector Machine,SVM),将得到的低维特征输入多分类故障诊断模型进行识别。液压泵故障诊断实验表明,所提方法具备较高的诊断准确率。