Sammanfattning av denna webbsida: I stordatans och sakernas internets tidevarv samlas massiva sensordata in med sakernas internet. Mängd data som fångas upp av sensornätverk anses innehålla mycket användbar och värdefull information. Men, av en mängd olika skäl, mottagna sensor data verkar ofta onormala. Det krävs därför effektiva metoder för att upptäcka anomalier för att garantera kvaliteten på de data som samlas in av dessa sensornoder. Eftersom sensordata vanligtvis korreleras i tid och rum är inte alla insamlade data värdefulla för vidare databehandling och analys. Förbehandling är nödvändig för att eliminera redundansen i insamlade massiva sensordata. I detta dokument definierar det föreslagna arbetet ett ramverk för förbehandling av sensordata. Den består huvudsakligen av två delar, dvs. sensordata anomalidetektering och eliminering av sensordata redundans. I den första delen föreslås metoder baserade på huvudstatistikanalys och Bayesianskt nätverk för upptäckt av sensordata anomali. Därefter, metoder baserade på statiska Bayesian nätverk (SBN) och dynamiska Bayesian nätverk (DBNs) föreslås för sensor data redundans eliminering. Statiska sensordata redundans detektionsalgoritm (SSDRDA) för att eliminera överflödiga data i statiska datauppsättningar och realtidssensordata redundans detektionsalgoritm (RSDRDA) för att eliminera redundant sensordata i realtid föreslås. Effektiviteten och effektiviteten hos de föreslagna metoderna valideras med hjälp av realtidssamlade sensordata.
Xie och Chen REF föreslog en algoritm för sensordata anomali upptäckt baserad på huvudsakliga statistiska analyser och Bayesian nätverk.
Anomaly Detection and Redundancy Elimination of Big Sensor Data in Internet of Things
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}