【摘 要】
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为提高无线传感器网络应用系统的可靠性，对传感器节点采集的环境数据集进行检测，提出一种改进的异常数据检测算法。采用K—means算法思想，结合无线传感器网络数据的特点，以欧式距
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江农林大学浙江省林业智能检测与信息技术研究重点实验室
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为提高无线传感器网络应用系统的可靠性，对传感器节点采集的环境数据集进行检测，提出一种改进的异常数据检测算法。采用K—means算法思想，结合无线传感器网络数据的特点，以欧式距离作为指标，比较数据点的相似度并划分聚类，根据数据点与聚类中心之间的距离区分正常数据与异常数据。实验结果表明，当数据规模超过1000时，与基于噪声的密度聚类算法相比，该算法对于异常数据的检测率较高，误报率较低。
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