本文關(guān)鍵詞：基于K-means聚類的WSN異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法

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【摘要】：為提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)的可靠性,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè),提出一種改進(jìn)的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法。采用K-means算法思想,結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),以歐式距離作為指標(biāo),比較數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似度并劃分聚類,根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心之間的距離區(qū)分正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模超過1 000時(shí),與基于噪聲的密度聚類算法相比,該算法對(duì)于異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)率較高,誤報(bào)率較低。
【作者單位】： 浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院;浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省林業(yè)智能檢測(cè)與信息技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61174023) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(Y1110791)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5;TP311.13
【正文快照】： 中文引用格式:費(fèi)歡,李光輝.基于K-means聚類的WSN異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(7):124-128.英文引用格式:Fei Huan,Li Guanghui.Abnormal Data Detection Algorithm for WSN Based on K-means Clustering[J].Computer Engineering,2015,41(7):124-128.1概述無線傳

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1260439