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大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下異常節(jié)點數(shù)據(jù)定位方法仿真

發(fā)布時間:2025-02-09 11:31
   對大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下異常節(jié)點數(shù)據(jù)的定位研究,可以有效降低網(wǎng)絡(luò)空間存在的安全威脅和存儲開銷。對異常節(jié)點數(shù)據(jù)的定位,需要結(jié)合匹配投影理論尋求優(yōu)化特征解,找出所有匹配的特征點對。傳統(tǒng)方法將節(jié)點動態(tài)感知數(shù)據(jù)聚合成變寬的直方圖,來準確定位節(jié)點異常數(shù)據(jù),但忽略了求取節(jié)點的匹配特征點對,導(dǎo)致定位精度較低。提出基于自適應(yīng)級聯(lián)陷波的異常節(jié)點數(shù)據(jù)定位方法。從滑動窗口內(nèi)采樣節(jié)點數(shù)據(jù)的近似度出發(fā),結(jié)合聚類理論思想判斷窗口內(nèi)的節(jié)點數(shù)據(jù)是否異常,依據(jù)鄰居信息將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自我判斷階段的判決進行調(diào)整,設(shè)計二階格形濾波器結(jié)構(gòu),用多個固定陷波器級聯(lián)抑制異常節(jié)點數(shù)據(jù)屬性干擾成份,結(jié)合匹配投影理論尋求優(yōu)化特征解,找出所有匹配的特征點對,從而實現(xiàn)異常節(jié)點數(shù)據(jù)定位。仿真證明,所提方法能夠有效提升異常節(jié)點數(shù)據(jù)定位精度,且具有較好的抗干擾性能。

【文章頁數(shù)】:4 頁

【部分圖文】:

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圖2?2種方法異常節(jié)點數(shù)據(jù)定位召回率對比

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圖3?2種方法不同信噪比下的定位概率對比??

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本文編號:4032159

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