資料介紹
在無線傳感器網(wǎng)絡中,由于傳感器節(jié)點的帶寬、功率、計算能力有限,傳統(tǒng)的集中式方案難以區(qū)分海量數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。為解決此問題,提出一種基于多層分布式無線傳感器網(wǎng)絡的異常數(shù)據(jù)檢測方案。在節(jié)點層級采用K- Means+算法對數(shù)據(jù)進行聚類,執(zhí)行簇合并算法以減少數(shù)據(jù)傳輸量,在網(wǎng)關節(jié)點執(zhí)行基于KNN的異常簇檢測算法,將正常簇信息返回至底層節(jié)點進行局部檢測,從而區(qū)分異常數(shù)據(jù)。在高斯數(shù)據(jù)集與IBRL數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,該方案檢測率高于98%,且能顯著降低通信消耗。
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