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题名高维空间聚类下多信道光纤网络大数据异常检测
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作者
李晟
李嘉泽楷
任昊
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机构
广西师范大学创新创业学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期169-174,共6页
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基金
国家社会科学基金西部项目(No.22XJY004)。
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文摘
光纤网络的数据质量会影响用户通信质量,当其中包含异常数据时,将会使得通信效率和通信质量大幅下降。为此,提出高维空间聚类下多信道光纤网络大数据异常检测算法。根据历史数据特征密度指标,获得异常数据特征;利用高维高斯混合聚类算法将数据特征从低维空间映射到高维空间中,为了降低计算难度,利用核映射将高维内积计算转换为低维数据核计算;最后利用HGMM算法得到不同时刻下的检测时间序列,融合后输出最终检测结果。实验结果表明,所提方法可取得高达98%的反馈率,且检测到的异常数据类型与实际结果完全一致,可保证光纤网络免受异常数据影响。
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关键词
高维空间聚类
大数据异常检测
聚类权值
协方差矩阵
条件概率
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Keywords
high-dimensional spatial clustering
big data anomaly detection
cluster weights
covariance matrix
conditional probability
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分类号
TN349
[电子电信—物理电子学]
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