Trådlösa sensornätverk (WSN) används ofta i hårda och obevakade miljöer, vilket kan orsaka generering av onormala eller låg kvalitet data. De felaktiga och opålitliga sensordata kan öka uppkomsten av falsklarm och felaktiga beslut, så det är mycket viktigt att upptäcka avvikelser i sensordata effektivt och korrekt för att säkerställa ett sunt vetenskapligt beslutsfattande. I detta dokument föreslås en extraordinär detektionsalgoritm (TSVDD) med hjälp av en modellurvalsbaserad beskrivning av vektordata (SVDD). För det första används den slumpmässiga mappningen av Toeplitz-matrisen för att minska tids- och utrymmeskomplexiteten för att upptäcka avvikelser. För det andra, en ny modell urvalsstrategi realiseras för att hålla algoritmen stabil under de låga funktionsdimensionerna, denna strategi kan välja en relativt optimal beslutsmodell och undvika både undermontering och översittande fenomen. Simuleringsresultaten på SensorScope och IBRL-datauppsättningar visar att TSVDD uppnår högre noggrannhet och lägre tids komplexitet för avvikelsedetektering i WSN jämfört med befintliga metoder.
Huan m.fl. REF har utvecklat en modellurvalsbaserad beskrivning av vektordata (SVDD) för att upptäcka avvikelsen i sensordata, modellens urvalsstrategi kan hjälpa till att välja en Volume 7 2019 relativt optimal beslutsmodell.
Outlier Detection in Wireless Sensor Networks Using Model Selection-Based Support Vector Data Descriptions
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}