本文選題：雙閾值監(jiān)測(cè) + 抽樣算法　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2014年08期

【摘要】：基于單閾值的監(jiān)測(cè)算法降低了警報(bào)的準(zhǔn)確率,因此研究基于雙閾值的監(jiān)測(cè)方法,即帶有概率保證的約束違反的監(jiān)測(cè)具有重要意義.首先,基于監(jiān)測(cè)結(jié)果的概率閾值語(yǔ)義,研究了節(jié)點(diǎn)的雙閾值監(jiān)測(cè)問(wèn)題.其次,給出了感知數(shù)據(jù)大于監(jiān)測(cè)閾值的概率的緊上界,提出了基于雙閾值的分布式監(jiān)測(cè)算法.第三,給出了根據(jù)精度要求確定優(yōu)化樣本容量的數(shù)學(xué)方法,提出了基于抽樣的近似簇監(jiān)測(cè)算法.理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出的監(jiān)測(cè)算法的高效性.
[Abstract]:The detection algorithm based on single threshold reduces the accuracy of alarm. Therefore, it is of great significance to study the monitoring method based on double threshold, that is, the detection of constraint violations with probabilistic guarantee. Firstly, based on the probabilistic threshold semantics of the monitoring results, the dual threshold monitoring problem of nodes is studied. Secondly, the tight upper bound of the probability that the perceptual data is larger than the monitoring threshold is given, and a distributed monitoring algorithm based on the double threshold is proposed. Thirdly, a mathematical method to determine the optimal sample size according to the precision requirement is given, and an approximate cluster monitoring algorithm based on sampling is proposed. Theoretical analysis and experimental results verify the effectiveness of the proposed monitoring algorithm.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家973重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(No.2012CB316200) 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61190115,No.61033015,No.60831160525,No.60933001,No.61300225) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金(No.HIT.NSRIF.201180)
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：2040736