【摘 要】
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越来越多的物联网数据呈现高维度特征,针对目前传感器数据异常检测算法对高维数据在线检测的困难,提出一种基于深度信念网络的高维传感器数据异常检测算法。首先利用深度信念
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,国家开发银行信息科技局,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402013,31671589),国家重点实验室开放课题基金项目(SKLNST-2018-1-10),农业农村部农业电子商务重点实验室开放基金项目(AEC2018012)
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越来越多的物联网数据呈现高维度特征,针对目前传感器数据异常检测算法对高维数据在线检测的困难,提出一种基于深度信念网络的高维传感器数据异常检测算法。首先利用深度信念网络对高维数据进行特征提取,降低原始数据维度,再对降维后的数据进行异常检测。在检测过程中将QSSVM(Quarter-Sphere Support Vector Machine)与滑动窗口模型相结合,实现了在线式的异常检测。通过在四组真实传感器数据上的大量实验,与先前的异常检测算法做了对比,实验结果表明,新算法相对于OCSVM(One-Class
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