【摘 要】
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异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,物联网技术应用教育部工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61472368,江苏省重点研发计划项目No.BE2016627,无锡市国际科技研发合作项目No.CZE02H1706,中央高校基本科研业务费No.JUSRP51635B,江苏省普通高校专业学位研究生实践创新计划项目No.SJLX16_0499
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异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不高的问题,根据选择性集成思想,提出了一种基于变异二进制萤火虫算法(mutation binary glowworm swarm optimization,MBGSO)以及自适应更新随机森林的WSN异常数据检测算法MBGSO-ARF。该算法使用改进的BGSO算法优化RF进行选择性集成以得到最优子集成分类器,并使得检测模型随数据流的变化而自适应更新,提高了检测准确性并节省了检测时间,对优化算法MBGSO和二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)进行了实验对比。仿真实验结果表明:该优化算法优于BPSO算法,MBGSO-ARF算法在准确率上较其余算法都有提升,且集成模型大小得到了压缩。以上结果证明了MBGSO-ARF算法的有效性。
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