一种基于分层聚合的分布式异常数据检测方案

摘要：

在无线传感器网络中,由于传感器节点的带宽、功率、计算能力有限,传统的集中式方案难以区分海量数据中的异常数据.为解决此问题,提出一种基于多层分布式无线传感器网络的异常数据检测方案.在节点层级采用K-Means++算法对数据进行聚类,执行簇合并算法以减少数据传输量,在网关节点执行基于KNN的异常簇检测算法,将正常簇信息返回至底层节点进行局部检测,从而区分异常数据.在高斯数据集与IBRL数据集上的实验结果表明,该方案检测率高于98％,且能显著降低通信消耗.

关键词：异常检测、无监督学习、无线传感器网络、分布式处理、聚类

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金;江苏省基础研究计划自然科学基金青年基金;中国博士后基金;南京邮电大学引进人才科研启动基金

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：213-219