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面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建
被引量：
1
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作者
顾全
张薇
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2171-2176,共6页
无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳...
无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。根据AE模型建立半监督学习模型对数据进行处理,提取数据关键特征,利用k-Means均值聚类算法进行聚类,获取数据关键点的低维特征向量,采用直方图标记数据特征类别,利用欧氏距离对处理后的距离进行计算,完成无线传感网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。仿真结果表明:所提方法识别出的异常流量以及异常IP数据量分别在90和50个以上,识别误报率低于10%,具有良好的识别效果。
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关键词
无线传感网络
突发流量不稳定状态识别
半监督学习模型
直方图
k-Means均值聚类算法
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职称材料
题名
面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建
被引量：
1
1
作者
顾全
张薇
机构
江苏联合职业技术学院盐城机电分院
华东交通大学软件学院
出处
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2171-2176,共6页
基金
江苏省教育科学“十三五”规划2020年度课题项目(B-b/2020/03/49)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200642)。
文摘
无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。根据AE模型建立半监督学习模型对数据进行处理,提取数据关键特征,利用k-Means均值聚类算法进行聚类,获取数据关键点的低维特征向量,采用直方图标记数据特征类别,利用欧氏距离对处理后的距离进行计算,完成无线传感网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。仿真结果表明:所提方法识别出的异常流量以及异常IP数据量分别在90和50个以上,识别误报率低于10%,具有良好的识别效果。
关键词
无线传感网络
突发流量不稳定状态识别
半监督学习模型
直方图
k-Means均值聚类算法
Keywords
wireless sensor network
identification of unstable states of sudden traffic flow
semi supervised learning model
histogram
k-Means clustering algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建
顾全
张薇
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024
1
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