基于K-means聚类的WSN异常数据检测算法

发布时间：2017-12-07 00:14

  本文关键词：基于K-means聚类的WSN异常数据检测算法

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【摘要】：为提高无线传感器网络应用系统的可靠性,对传感器节点采集的环境数据集进行检测,提出一种改进的异常数据检测算法。采用K-means算法思想,结合无线传感器网络数据的特点,以欧式距离作为指标,比较数据点的相似度并划分聚类,根据数据点与聚类中心之间的距离区分正常数据与异常数据。实验结果表明,当数据规模超过1 000时,与基于噪声的密度聚类算法相比,该算法对于异常数据的检测率较高,误报率较低。
【作者单位】： 浙江农林大学信息工程学院;浙江农林大学浙江省林业智能检测与信息技术研究重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61174023) 浙江省自然科学基金资助项目(Y1110791)
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP311.13
【正文快照】： 中文引用格式:费欢,李光辉.基于K-means聚类的WSN异常数据检测算法[J].计算机工程,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概述无线传

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1260439