典型文献
一种面向工控联网设备的层次聚类方法
文献摘要：
联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要.针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法.所提方法融入重采样的分批处理思想,通过对聚类中心进行重新采样,解决经典K-means算法对初始值过度依赖而引起的聚类结果偏离问题;进一步考虑算法的计算资源和运行时效等性能因素,引入训练数据分批处理操作,在保证算法精度的同时,缩短收敛时间,降低内存占用,达到优化算法效率的目的.最终,在一套工控模拟环境的安全水处理数据集上,通过与三个经典的聚类算法进行比较,验证所提方法对工控联网设备层次识别的有效性、准确性和稳定性.
文献关键词：
联网设备;层次识别;统计特征;不均衡数据;高斯混合模型;聚类算法;重采样分批处理
中图分类号：
作者姓名：
曲海阔;张哲宇;刘扬;孙军;王子博;王佰玲
作者机构：
哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院,山东 威海 264209;哈尔滨工业大学 网络空间安全研究院,黑龙江 哈尔滨 150001;国家工业信息安全发展研究中心,北京 100040
文献出处：
引用格式：
[1]曲海阔;张哲宇;刘扬;孙军;王子博;王佰玲-.一种面向工控联网设备的层次聚类方法)[J].现代电子技术,2022(23):76-82
A类：
重采样分批处理
B类：
联网设备,层次聚类,聚类方法,核查,工业控制系统安全,巡检,首要任务,设备层,层次识别,详细信息,工控系统,通信量,识别准确率,高斯混合模型,聚类中心,means,初始值,结果偏离,计算资源,训练数据,短收,收敛时间,内存占用,算法效率,模拟环境,聚类算法,统计特征,不均衡数据
AB值：
0.344781
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