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基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
1
作者
苏宇杭
马俊
+3 位作者
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期843-850,共8页
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易...
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。
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关键词
无线传感器网络
数据流异常检测
GATv2
TCN
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职称材料
题名
基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
1
作者
苏宇杭
马俊
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
机构
青海师范大学物理与电子信息工程学院
青海师范大学高原科学与可持续发展研究院(物联网重点实验室)
青海大学计算机技术与应用学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期843-850,共8页
基金
青海省自然科学基金(2021-ZJ-916)。
文摘
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。
关键词
无线传感器网络
数据流异常检测
GATv2
TCN
Keywords
wireless sensor network
data flow anomaly detection
GATv2
TCN
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
苏宇杭
马俊
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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