to compute a binary classifier whos

to compute a binary classifier whose input is several scenarios of the network and whose output is a classification of that block as either generated by outliers or not. Initially, each node sensors learns the local radius of the centered ellipsoidal using its pressure measurements that can contain some abnormal data. The aim of our technique is to find the minimum radius to enclose the maximum of these projected reading in the feature space.

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计算一个二进制分类器，其输入是网络的几种情况，其输出是该块的分类，该分类是由异常值生成的还是不是由异常值生成的。最初，每个节点传感器使用其压力测量值来学习中心椭圆形的局部半径，该压力测量值可能包含一些异常数据。我们技术的目的是找到最小半径，以将这些投影读数的最大值封闭在特征空间中。

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计算一个二进制分类器，其输入是网络的几个方案，其输出是该块的分类，该块由异常值或不生成。最初，每个节点传感器都使用其压力测量值来了解中心椭圆的局部半径，这些数据可以包含一些异常数据。我们的技术目标是找到最小半径，以在要素空间中包围这些投影读数的最大最大值。

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计算一个二进制分类器，它的输入是网络的多个场景，其输出是该块的分类，不管是否由离群值生成。最初，每个节点传感器通过其压力测量值（可能包含一些异常数据）来学习中心椭球体的局部半径。我们的技术的目的是找到最小半径，将这些投影读数的最大值包含在特征空间中。<br>

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