文档名：油气物联网数据污染检测算法研究
摘要：针对油气物联网(OGIoT:OilandGasInternetofThings)连接设备的数量暴增导致边缘计算(EC:EdgeComputing)系统中的边缘节点算力不足,且难以有效识别其他边缘节点的恶意攻击而导致的服务崩溃问题,提出针对油气物联网数据污染检测改进的高效机器学习算法(EMLDI:EfficientMachineLearningMethodforImprovedDataContaminationDetectionofOilandGasIoT),解决了因边缘节点鲁棒性不强,数据失真或遭到轻度质变导致边缘节点运算结果波动大且不准确问题.通过随机选择批量样本加入高斯噪声(GN:GaussianNoise)扩充数据集训练网络,使网络具有更宽泛的数据拟合能力和预测能力,解决了数据被严重破坏时边缘节点难以实施正确运算导致系统性崩溃问题.实验结果表明,该算法能更有效地识别噪声污染以及随机标签污染的样本,并且算法在规定的训练批次内能达到最好的效果.
Abstract：InordertoaddresstheproblemthatthenumberofconnecteddevicesintheOGIoT(OilandGasIoT)hasincreaseddramatically,resultingininsufficientcomputingpoweroftheedgenodesintheEC(EdgeComputing)system,anditisdifficulttoeffectivelyidentifytheservicecollapsecausedbymaliciousattacksfromotheredgenodes,anEMLDI(EfficientMachineLearningmethodforImprovedDataContaminationDetectionofOilandGasIoTalgorithm)isproposed,whichsolvestheproblemoffluctuatingandinaccurateresultsofedgenodesduetotheirpoorrobustness,datadistortionormildqualitativechanges.Theproblemoflargeandinaccurateedgenoderesultsduetorobustnessofedgenodesanddatadistortionormildqualitativechangesissolved.ThenetworkistrainedbyaddingGN(GaussianNoise)totheexpandeddatasetthroughrandomlyselectedbatchsamples,whichenablesthenetworktohavebroaderdatafittingandpredictioncapabilities,andsolvestheproblemofsystemiccollapseduetothedifficultyofimplementingcorrectoperationsattheedgenodeswhenthedataisseverelycorrupted.Thealgorithmisabletoidentifynoisecontaminatedandrandomlabelcontaminatedsamplesmoreeffectivelyandthealgorithmachievesthebestresultswithinthespecifiedtrainingbatches.
作者：郭亚茹 刘苗 聂中文 Author：GUOYaru LIUMiao NIEZhongwen
作者单位：东北石油大学物理与电子工程学院,黑龙江大庆163318东北石油大学秦皇岛校区,河北秦皇岛066044;无锡学院电子信息工程学院,江苏无锡210044上海燃气工程设计研究有限公司智慧能源院,上海200120
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(2)
分类号：TP393
关键词：油气物联网 高斯噪声 数据污染 机器学习
Keywords：oilandgasiot gaussiannoise datapollution machinelearning
机标分类号：TP391.41TN929.5S
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：黑龙江省自然科学基金资助项目油气物联网数据污染检测算法研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(2)郭亚茹 刘苗 聂中文针对油气物联网(OGIoT:OilandGasInternetofThings)连接设备的数量暴增导致边缘计算(EC:EdgeComputing)系统中的边缘节点算力不足,且难以有效识别其他边缘节点的恶意攻击而导致的服务崩溃问题,提出针对油气物联网...参考文献和引证文献
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