【摘 要】
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无线传感器网络获取的水质数据流具有高复杂性、非平稳性、非线性等特点,为了提高传感数据流的异常检测能力,保障水质监测数据流的有效性,该研究提出一种基于改进支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)水质数据流异常检测方法.首先应用马氏距离改进Parzen-Window高斯窗函数,避免数据在分类过程中产生干扰.再利用改进的Parzen-Window获取训练数据的分布密度估计,并结合模糊隶属度函数,对传统SVDD算法进行密度补偿,构建改进的SVDD异常检测模型,从
【机 构】
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南京信息工程大学滨江学院,无锡 214105;江苏省物联网设备超融合与安全工程研究中心,无锡 214105;江苏信息职业技术学院物联网工程学院,无锡 214153;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心,
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无线传感器网络获取的水质数据流具有高复杂性、非平稳性、非线性等特点,为了提高传感数据流的异常检测能力,保障水质监测数据流的有效性,该研究提出一种基于改进支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)水质数据流异常检测方法.首先应用马氏距离改进Parzen-Window高斯窗函数,避免数据在分类过程中产生干扰.再利用改进的Parzen-Window获取训练数据的分布密度估计,并结合模糊隶属度函数,对传统SVDD算法进行密度补偿,构建改进的SVDD异常检测模型,从而降低有噪正常样本的干扰性,提高算法的分类精度.最后,选择密度补偿支持向量数据描述(Density Weighted Support Vector Data Description,D-SVDD)、传统SVDD和FastFood算法,在不同试验池塘的多个测试数据集中进行对比试验.结果表明,改进SVDD算法具有较高的检测性能,该算法在3口池塘的最高异常检测正确率TPR(True Positive Rate)值达到99.83％,最高检测准确率Accuracy达到99.83％,明显优于D-SVDD和传统SVDD算法,且最低运行时间仅1.34 s.结果可为水质数据流异常监测提供技术支持.
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