發(fā)布時間：2019-06-02 09:33

【摘要】：隨著信息技術的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)掀起了第三次信息技術浪潮,代表著人們生活方式的轉變,涉及生產生活的各個領域。但是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展尚未成熟,傳感器在生產環(huán)境中的安全監(jiān)測仍然是物聯(lián)網(wǎng)研究領域的難題。本文針對此問題進行研究,提出了物聯(lián)網(wǎng)端節(jié)點行為分析方法,該方法采集端節(jié)點在環(huán)境監(jiān)測過程中的行為數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)做出決策,進而構建具有自學習能力的傳感器監(jiān)測模型,有效地保證了所監(jiān)測環(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)測模型構建方法,滿足物聯(lián)網(wǎng)所監(jiān)測環(huán)境的特殊要求。首先,根據(jù)傳感器網(wǎng)絡所監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)的相似性特征采用σ-group算法,以層次的方式對普通傳感器進行組網(wǎng)形成多個初始簇,增強采樣數(shù)據(jù)的聚類效果和異常數(shù)據(jù)檢測的準確率。其次,對初始簇中普通傳感器節(jié)點根據(jù)Leach算法以輪轉方式工作,即簇中所有傳感器選擇k個進入工作狀態(tài),其他傳感器則進入休眠狀態(tài),進而有效地延長傳感器網(wǎng)絡的生命周期。最后,在基站中采用模糊C均值聚類算法(FCM)對所采集到的數(shù)據(jù)進行處理得出采樣數(shù)據(jù)的分布特征,將結果返回簇頭節(jié)點以檢測普通傳感器節(jié)點的行為數(shù)據(jù),進而達到環(huán)境監(jiān)測的目的。模擬實驗結果表明本文提出的方法延長了傳感器網(wǎng)絡的生命周期,在流水線生產環(huán)境的監(jiān)測能起到有效的安全預警作用。(2)提出一種改進的FCM算法,解決初始化數(shù)據(jù)敏感問題,提高端節(jié)點異常行為檢測的準確率。首先,采用網(wǎng)格劃分對流數(shù)據(jù)進行采樣收集形成實驗數(shù)據(jù)集。其次,本文利用分類數(shù)據(jù)的分布特點：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,將經過預處理的數(shù)據(jù)與自適應免疫算法相結合,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。實驗結果表明本文提出的改進算法在隨機分布的數(shù)據(jù)集中加快了收斂速度,提高了數(shù)據(jù)識別過程中的準確率和召回率。
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【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.44;TN929.5

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本文編號：2490992