to compute a binary classifier whos

to compute a binary classifier whose input is several scenarios of the network 250and whose output is a classification of that block as either generated by outliers 251or not. Initially, each node sensors learns the local radius of the centered ellip- 252soidal using its pressure measurements that can contain some abnormal data. 253The aim of our technique is to find the minimum radius to enclose the maximum 254of these projected reading in the feature space.

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计算二进制分类器，其输入是网络250的几种情况， 并且其输出是由异常值251生成 或不由异常值251生成的该块的分类。最初，每个节点传感器 使用其压力测量值（其中可能包含一些异常数据）来学习中心椭圆252扇形的局部半径。253 我们的技术的目标是找到最小半径，以将最大的254 投射在特征空间中。

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计算二进制分类器，其输入是网络 250 的多个方案 其输出是该块的分类，如异常值 251 生成 与否。最初，每个节点传感器了解中心椭圆- 252 的局部半径 使用其压力测量，可以包含一些异常数据。253 我们的技术的目的是找到最小半径，以包围最大254 这些投影读数在要素空间中。

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计算输入为网络250的多个场景的二进制分类器 其输出是将该块分类为由异常值251生成的块 或者不是。最初，每个节点传感器学习中心ellip-252的局部半径 soidal利用它的压力测量值，可以包含一些异常数据。253 我们的技术的目的是找到最小半径来包围最大的254 这些在特征空间中的投影读数。

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