典型文献
基于云框架直方图的无线传感网络数据异常检测方法
文献摘要：
以提高无线传感网络环境安全性为目的,提出一种基于云框架直方图的数据异常检测方法.在高斯函数分类云模型中,划分不同数据的属性中心值,完成数据高维分类.然后针对可能存在异常数据的传感网络环境,在构建云框架直方图后计算数据间相似度.通过比较低的数据间相似度阈值完成数据异常粗检测,再在不同维度空间内,利用超矩形方法对比粗检测后数据是否处于同一数段,实现数据异常细检测.仿真结果表明:所提方法的归一化训练结果基本符合归一化处理的理论变化趋势,在数据量最大的情况下,其检测耗时仅用41 s、检测误差仅为1.2％,且在中心机房的能耗中占比较小.相比于传统方法来说,所提方法的检测耗时更少、误差更小、检测能耗更低.
文献关键词：
无线传感网络;数据异常检测;云框架直方图;直方图向量;信息熵;相似度
中图分类号：
作者姓名：
田洪生;仝军;吴翠红
作者机构：
长春信息技术职业学院 计算机学院,吉林 长春130103;长春电子科技学院 机电工程学院,吉林 长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]田洪生;仝军;吴翠红-.基于云框架直方图的无线传感网络数据异常检测方法)[J].传感技术学报,2022(07):990-995
A类：
云框架直方图,直方图向量
B类：
无线传感网络,网络数据,数据异常检测,异常检测方法,网络环境,环境安全性,高斯函数,云模型,高维,异常数据,算数,相似度阈值,值完,不同维度,度空间,方法对比,一数,数段,合归,归一化处理,数据量,检测误差,中心机房,信息熵
AB值：
0.262556
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
