文献类型：期刊文章

作　　者：李红映[1] 张天荣[2]

LI Hongying;ZHANG Tianrong(Information and Education Technology Center,Zhejiang A&F University,Hangzhou Zhejiang 311300,China;Information Construction Division,Zhejiang Shuren University,Hangzhou Zhejiang 310015,China)

机构地区：[1]浙江农林大学信息与教育技术中心,浙江杭州311300 [2]浙江树人大学信息化建设处,浙江杭州310015

出　　处：《传感技术学报》

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)。

年　　份：2023

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：135-140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

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

分 类 号：TP391]