【摘 要】
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为了降低WSN入侵检测过程中的能量成本消耗,提高入侵检测的准确率,提出一种基于成本敏感遗传算法的WSN入侵检测方法。阐述了WSN入侵检测中的成本敏感思想,将每一个无线传感器
【机 构】
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中国矿业大学,江苏联合职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目：面向物联网的煤矿瓦斯时空异常探测启发式模型与可靠性编码方法研究（61379100）
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为了降低WSN入侵检测过程中的能量成本消耗,提高入侵检测的准确率,提出一种基于成本敏感遗传算法的WSN入侵检测方法。阐述了WSN入侵检测中的成本敏感思想,将每一个无线传感器入侵检测的准确率、入侵检测消耗时间和相对应的成本总值作为基础,并利用成本敏感遗传算法构建WSN入侵检测的优化模型,在此基础上进行遗传操作,用于解决WSN入侵检测过程中对各传感器检测的持续时间、检测准确率和检测消耗的能量成本的优化配置问题,从而为WSN入侵检测中的能量成本控制提供准确的依据。仿真实验结果表明,利用改进算法进行WSN入侵检测
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