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基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法

大小:1.05 MB 人氣: 2017-12-28 需要積分:3

  當網絡異常事件發生時,傳感器節點間的時空相關性往往非常明顯。而現有方法通常將時間和空間數據性質分開考慮,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)選擇部分傳感器節點監測,避免監測所有的傳感器節點;然后通過馬爾可夫鏈(MC)預測時間異常事件;最后用貝葉斯網絡(BN)推測空間異常事件是否出現,結合時空事件來預測異常事件是否會發生。與簡單閾值算法和基于貝葉斯網絡算法對比,實驗結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,提高響應速度。

基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法

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