Det är en era av sakernas Internet, där olika typer av sensorer, särskilt trådlösa, används i stor utsträckning för att samla in enorma mängder data för att mata olika system som övervakning, miljöövervakning och katastrofhantering. I dessa system används trådlösa sensorer för att fatta beslut eller förutsäga en händelse i realtid. Emellertid, exaktheten av sådana beslut eller förutsägelser beror på tillförlitligheten av sensordata. Tyvärr tas felaktiga data emot från sensorerna. Det hindrar därför att de nämnda systemen fungerar på ett lämpligt sätt, särskilt när det gäller beslut och förutsägelser. Därför, upptäckten av anomali som finns med sensordata drog stor uppmärksamhet och därför måste filtreras innan mata ett system för att öka dess tillförlitlighet i att fatta beslut eller förutsägelser. Det finns olika sensor anomali detektionsalgoritmer, men få av dem kan ta itu med det osäkra fenomenet, i samband med sensordata. Om dessa osäkra fenomen inte kan åtgärdas av algoritmerna kommer de filtrerade uppgifterna i systemet inte att kunna öka beslutsprocessens tillförlitlighet. Dessa osäkerheter kan bero på ofullständighet, okunnighet, vaghet, Kommuniceras av otydlighet och tvetydighet. Därför föreslår vi i detta dokument en ny tro-regel-baserad föreningsregel (BRBAR) med möjlighet att hantera de olika typer av osäkerheter som nämnts.Tillförlitligheten av denna nya algoritm har jämförts med andra befintliga anomali detektionsalgoritmer som Gaussian, binär förening regel och fuzzy association regel genom att använda sensordata från olika domäner såsom nederbörd, temperatur och cancercellsdata. Mottagarens karakteristiska kurvor används för att jämföra prestandan hos vår föreslagna BRBAR med ovannämnda algoritmer. Jämförelserna visar att BRBAR är mer exakt och tillförlitlig när det gäller att upptäcka avvikelser från sensordata under osäkerhet. Därför kan det vara fördelaktigt att använda en sådan algoritm för att mata beslutssystemen. Därför har vi använt denna algoritm för att mata lämpliga sensordata till vårt nyligen utvecklade trosregelbaserade expertsystem för att förutsäga översvämningar i ett område. Följaktligen ökar tillförlitligheten och noggrannheten i systemet med förutsägelser om översvämningar betydligt. Sådana nya algoritmer (BRBAR) kan användas inom andra tillämpningsområden.
På samma sätt utvecklas i REF en algoritm för upptäckt av anomalier i sensorernas data med osäkerhet.
A novel anomaly detection algorithm for sensor data under uncertainty
{'venue': None, 'journal': 'Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}