【摘 要】
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数据质量是物联网发展所面临的重大挑战,数据异常检测能实现数据质量提升与潜在信息挖掘。在智能家居等小型物联网场景中数据空间相关性严重不足,因此只能利用时间相关性实现
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数据质量是物联网发展所面临的重大挑战,数据异常检测能实现数据质量提升与潜在信息挖掘。在智能家居等小型物联网场景中数据空间相关性严重不足,因此只能利用时间相关性实现对单传感器数据的异常检测。本文给出基于距离的滑动窗口异常检测算法,通过只处理新加入和刚离开窗口的数据降低时间复杂度,只存储数据对象的k个邻居以降低空间复杂度。此外,本文根据滑动窗口内局部异常和全局异常的定义,设计异常检测的处理流程,并借助真实数据实现算法仿真,以检测率DR和误检率FR为检测指标分析参数对检测结果的影响。从仿真结果可知,该算法能实现较好的检测效果,局部异常检测能保证高DR,全局异常检测能保证低FR。
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