【摘 要】
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在工业应用中,作为异常检测的基础设施,物联网(Internet of Things, IoT)需要连续地收集感知数据以对工业环境进行实时监控。物联网设备通常在计算能力、存储空间、电池能量等方面都是受限的。通常情况下,工业应用的环境都处于健康的状态,异常偶尔才会发生。正常情况下,感知数据的精确值可能是没必要的,感知数据所属的区间足以支持异常检测。只有当检测到异常发生后,感知数据的精确值才有必要上传到
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北 石家庄 050081;中国地质大学 (北京) 信息工程学院,北京 100083
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在工业应用中,作为异常检测的基础设施,物联网(Internet of Things, IoT)需要连续地收集感知数据以对工业环境进行实时监控。物联网设备通常在计算能力、存储空间、电池能量等方面都是受限的。通常情况下,工业应用的环境都处于健康的状态,异常偶尔才会发生。正常情况下,感知数据的精确值可能是没必要的,感知数据所属的区间足以支持异常检测。只有当检测到异常发生后,感知数据的精确值才有必要上传到云服务器,用于确定事件边界等异常的详细信息。针对该问题,提出了一个节能的感知数据聚集机制来支持异常检测。
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