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题名云框架超大规模资源处理下无线传感网络数据异常检测
被引量：9
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作者
李红映
张天荣
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机构
浙江农林大学信息与教育技术中心
浙江树人大学信息化建设处
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期135-140,共6页
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基金
2018年浙江省公益技术研究计划项目(LGG18F030006)
2021年教育部产学合作协同育人项目(202102596014)。
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文摘
为解决无线传感网络数据异常检测方法精度低、网络能量消耗大等问题,提出基于云框架的大规模无线传感网络数据异常检测方法。在云框架超大规模资源处理下,通过自适应过采样法消除冗余数据;运用数据集成、标准化等预处理数据样本,计算协方差矩阵,从高到低排列特征矢量贡献率;采用二进制粒子群方法优化初始森林中的孤立树,挑选初始森林中精度最高、差异度最大的孤立树组建最佳孤立森林,通过异常分数法检测数据特征异常情况,输出对应样本异常概率。实验部分对所提方法、图信号处理法和分层聚合法进行检测率、虚警率、接电能耗、耗时等指标对比,结果表明,所提方法有效降低了节点能耗,数据异常检测速率快、正确率高,具备优秀的适用性与可靠性。
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关键词
云框架
无线传感网络
异常检测
孤立森林
数据预处理
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Keywords
cloud framework
wireless sensor network
anomaly detection
isolated forests
data preprocessing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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