【摘 要】
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针对常规BPNN(Back Propagation Neural Network)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种基于小生境思维进化NMEA(Niche Mind Evolutionary Algorithm)及BPNN的传
【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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国家自然科学基金项目（61472368）, 江苏省重点研发计划项目（BE2016627）, 中央高校基本科研业务费（JUSRP51635B）, 无锡市国际科技研发合作项目（CZE02H1706）
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针对常规BPNN(Back Propagation Neural Network)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种基于小生境思维进化NMEA(Niche Mind Evolutionary Algorithm)及BPNN的传感器数据流异常检测算法(NMEA-BP)。该算法利用NMEA的全局搜索性优化BPNN的参数,获得BPNN的最优权阈值,从而提高异常检测的准确性。为了评估算法的性能,使用因特尔伯克利实验室数据集IBRL(Intel Berkeley Research Lab)及带标记的传感网络数据集LWSNDR(Labeled Wireless Sensor Network Data Repository)完成了仿真实验,并与基于常规BPNN、支持向量机(Support Vector Machine)和极限学习机(Extreme Learning Machine)等3种异常检测算法作对比。仿真实验结果表明,与上述3种算法相比,NMEA-BP算法对各个数据集都具有较高的检测率和较低的误报率,检测率平均达到99.45%,误报率平均仅为1.45%。此外,NMEA-BP异常检测算法的模型训练时间比传统的BPNN异常检测算法平均减少30%以上。
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