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物聯(lián)網(wǎng)端節(jié)點(diǎn)行為分析研究

發(fā)布時(shí)間:2019-06-02 09:33
【摘要】:隨著信息技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)掀起了第三次信息技術(shù)浪潮,代表著人們生活方式的轉(zhuǎn)變,涉及生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域。但是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展尚未成熟,傳感器在生產(chǎn)環(huán)境中的安全監(jiān)測(cè)仍然是物聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的難題。本文針對(duì)此問題進(jìn)行研究,提出了物聯(lián)網(wǎng)端節(jié)點(diǎn)行為分析方法,該方法采集端節(jié)點(diǎn)在環(huán)境監(jiān)測(cè)過程中的行為數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)做出決策,進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)能力的傳感器監(jiān)測(cè)模型,有效地保證了所監(jiān)測(cè)環(huán)境的安全。本文的主要工作如下:(1)提出了一種新的傳感器監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建方法,滿足物聯(lián)網(wǎng)所監(jiān)測(cè)環(huán)境的特殊要求。首先,根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)所監(jiān)測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)的相似性特征采用σ-group算法,以層次的方式對(duì)普通傳感器進(jìn)行組網(wǎng)形成多個(gè)初始簇,增強(qiáng)采樣數(shù)據(jù)的聚類效果和異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。其次,對(duì)初始簇中普通傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)Leach算法以輪轉(zhuǎn)方式工作,即簇中所有傳感器選擇k個(gè)進(jìn)入工作狀態(tài),其他傳感器則進(jìn)入休眠狀態(tài),進(jìn)而有效地延長(zhǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。最后,在基站中采用模糊C均值聚類算法(FCM)對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得出采樣數(shù)據(jù)的分布特征,將結(jié)果返回簇頭節(jié)點(diǎn)以檢測(cè)普通傳感器節(jié)點(diǎn)的行為數(shù)據(jù),進(jìn)而達(dá)到環(huán)境監(jiān)測(cè)的目的。模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法延長(zhǎng)了傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期,在流水線生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)測(cè)能起到有效的安全預(yù)警作用。(2)提出一種改進(jìn)的FCM算法,解決初始化數(shù)據(jù)敏感問題,提高端節(jié)點(diǎn)異常行為檢測(cè)的準(zhǔn)確率。首先,采用網(wǎng)格劃分對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣收集形成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。其次,本文利用分類數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn):在類別中心處數(shù)據(jù)的密度較大,并且密度從聚類中心處向外圍遞減,提出尋找連通分量的方法初步確定聚類中心。最后,將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)與自適應(yīng)免疫算法相結(jié)合,確定類別數(shù)和聚類中心。該方法使得模糊C均值聚類算法跳出局部最優(yōu)解,最大可能地得到全局最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的改進(jìn)算法在隨機(jī)分布的數(shù)據(jù)集中加快了收斂速度,提高了數(shù)據(jù)識(shí)別過程中的準(zhǔn)確率和召回率。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TP391.44;TN929.5

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