文档名：云框架超大规模资源处理下无线传感网络数据异常检测
摘要：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.
作者：李红映 张天荣 Author：LIHongying ZHANGTianrong
作者单位：浙江农林大学信息与教育技术中心,浙江杭州311300浙江树人大学信息化建设处,浙江杭州310015
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(1)
分类号：TP391
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
机标分类号：TP391TN911.73TM732
在线出版日期：2023年3月23日
基金项目：浙江省公益技术研究计划项目，教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目云框架超大规模资源处理下无线传感网络数据异常检测[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(1)李红映 张天荣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...参考文献和引证文献
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