【摘 要】
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针对传统物联网通信异常数据捕获精度较低、捕获耗时长等问题,提出基于孪生神经网络的物联网通信异常数据捕获方法.通过构建特征提取单元与区域推荐网络单元的孪生神经网络结构,去除网络Alex Net框架中两个卷积层与全连接层,在各卷积层后添加SE-Network,架构用于捕获异常数据的孪生神经网络模型;利用该网络模型降维处理异常数据特征,利用粒子群算法中标签约束策略,将二维数据转化到三维恒定空间中,完成异常数据种类划分;结合待捕获数据与候选数据特征,确定数据之间相似度,基于交叉相关层度量相似度,实现物联网通信异常
【机 构】
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吉林建筑科技学院计算机科学与工程学院,吉林 长春130000;吉林大学通信工程学院,吉林 长春130000
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针对传统物联网通信异常数据捕获精度较低、捕获耗时长等问题,提出基于孪生神经网络的物联网通信异常数据捕获方法.通过构建特征提取单元与区域推荐网络单元的孪生神经网络结构,去除网络Alex Net框架中两个卷积层与全连接层,在各卷积层后添加SE-Network,架构用于捕获异常数据的孪生神经网络模型;利用该网络模型降维处理异常数据特征,利用粒子群算法中标签约束策略,将二维数据转化到三维恒定空间中,完成异常数据种类划分;结合待捕获数据与候选数据特征,确定数据之间相似度,基于交叉相关层度量相似度,实现物联网通信异常数据捕获.仿真结果表明:采用所提方法可有效提升物联网通信异常数据捕获的精度,且捕获速度较快.
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