【摘 要】
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数据维度的复杂性给农业生产数据分析带来了挑战。无线传感器网络的应用场景正在稳步扩大,已经覆盖了多个应用领域。传感器制造技术的进步有效降低了部件的生产成本和缩小了设备体积,这为传感器的大规模应用提供了可靠支撑。然而,无线传感器网络的部署和运行仍然面临着不少挑战,主要表现在传感器节点续航能力、存储和数据处理能力有限,以及有时采集到的数据质量有待提高。本文研究了无线传感器网络中的数据异常检测问题,探索一
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数据维度的复杂性给农业生产数据分析带来了挑战。无线传感器网络的应用场景正在稳步扩大,已经覆盖了多个应用领域。传感器制造技术的进步有效降低了部件的生产成本和缩小了设备体积,这为传感器的大规模应用提供了可靠支撑。然而,无线传感器网络的部署和运行仍然面临着不少挑战,主要表现在传感器节点续航能力、存储和数据处理能力有限,以及有时采集到的数据质量有待提高。本文研究了无线传感器网络中的数据异常检测问题,探索一些提高数据采集质量的方法,以满足实际应用需求。首先,介绍了数据异常处理技术的研究现状。根据异常数据的特征模式,异常数据常被称为异常、离群值或缺陷。依据Grubbs的叙述,异常或离群点现象发生时,会明显偏离样本中的其他部分。目前已经有许多算法被提出用来检测异常数据或离群点。本文研究分析了多个异常数据检测技术,如局部相关积分(LOCI)方法、自组织映射(SOM)方法、支持向量回归(SVR)方法、局部离群点因子(LOF)方法和基于角度的离群点检测(ABOD)方法对环境数据中存在的异常进行了检测,分析了上述异常数据检测方法的优缺点,以有助于更好地理解本文所做的工作。为更加有效地检测出异常数据,本文提出并实现了一种基于时间序列数据检测离群值的新方法,该方法基于自编码器和k近邻设计,并使用了马氏距离来计算值之间的距离、3-sigma规则设置检测异常点的阈值,可用于处理多种时序传感器数据(温度、湿度、CO2、NH3和NH2S)。基于自编码器的应用使得所提出的异常数据检测方法能够有效消除数据集中的噪声,且具有较低的误检率。此外,与其他模型相比,还设计了缺失值处理技术,消除了由于缺失值造成的数据不规则问题。通过实验证明了其具有良好的抗噪能力。最后,通过实验对比分析所提出异常数据检测方法的性能。通过关联自编码器和k近邻方法,所提出的方法应用于静态数据结构时,结果易于修改。使用矩阵混淆计算(ROC、MSE)、测试精确度、准确度、F-1分数和召回率等指标评估模型的有效性。实验结果表明,所提出异常数据检测方法的检测准确率为97.33%,AUROC为0.76%,误检率为0。因此,提出的方法在异常数据检测的有效性和效率等方面优于其他常用的模型,从而为无线传感器网络的中的噪声数据去除及异常数据检测提供了一种有效的工具。
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