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基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法

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  當(dāng)網(wǎng)絡(luò)異常事件發(fā)生時,傳感器節(jié)點間的時空相關(guān)性往往非常明顯。而現(xiàn)有方法通常將時間和空間數(shù)據(jù)性質(zhì)分開考慮,提出一種分散的基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法。該算法首先利用連通支配集算法(CDS)選擇部分傳感器節(jié)點監(jiān)測,避免監(jiān)測所有的傳感器節(jié)點;然后通過馬爾可夫鏈(MC)預(yù)測時間異常事件;最后用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)推測空間異常事件是否出現(xiàn),結(jié)合時空事件來預(yù)測異常事件是否會發(fā)生。與簡單閾值算法和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法對比,實驗結(jié)果表明該算法有高檢測精度、低延遲率,能大幅降低通信開銷,提高響應(yīng)速度。

基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法

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