传感器技术、无线通讯技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、微电子技术等领域的进步及相互结合，推动了无线传感器网络的快速发展。无线传感 器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界连接起来，改变了人类与环境的 交互方式，提供了利用逻辑信息来表述客观世界的一种有效的、便捷的方法。目 前，无线传感器网络已经广泛地应用于环境智能、环境监控、工业制造、交通运 输、军事工程等众多领域。 作为无线传感器网络的一个重要应用领域，环境智能泛指能感知到用户的存 在并为其提供智能化服务的电子环境和系统。环境智能的

传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络，基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重，计算，过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法（FCMTSR）。 FCMTSR以训练样本为点集，通过分析点与集之间的关系，得到潜在的支持向量，并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量，在模型中采用了模糊C均值聚类

基于支持向量机的无线传感器网络节点定位算法