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

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【摘要】：為提高無線傳感器網(wǎng)絡應用系統(tǒng)的可靠性,對傳感器節(jié)點采集的環(huán)境數(shù)據(jù)集進行檢測,提出一種改進的異常數(shù)據(jù)檢測算法。采用K-means算法思想,結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的特點,以歐式距離作為指標,比較數(shù)據(jù)點的相似度并劃分聚類,根據(jù)數(shù)據(jù)點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)。實驗結(jié)果表明,當數(shù)據(jù)規(guī)模超過1 000時,與基于噪聲的密度聚類算法相比,該算法對于異常數(shù)據(jù)的檢測率較高,誤報率較低。
【作者單位】： 浙江農(nóng)林大學信息工程學院;浙江農(nóng)林大學浙江省林業(yè)智能檢測與信息技術(shù)研究重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61174023) 浙江省自然科學基金資助項目(Y1110791)
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP311.13
【正文快照】： 中文引用格式:費歡,李光輝.基于K-means聚類的WSN異常數(shù)據(jù)檢測算法[J].計算機工程,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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本文編號：1260439