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在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于傳感器節(jié)點的帶寬、功率、計算能力有限，傳統(tǒng)的集中式方案難以區(qū)分海量數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。為解決此問題，提出一種基于多層分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常數(shù)據(jù)檢測方案。在節(jié)點層級采用K- Means+算法對數(shù)據(jù)進行聚類，執(zhí)行簇合并算法以減少數(shù)據(jù)傳輸量，在網(wǎng)關(guān)節(jié)點執(zhí)行基于KNN的異常簇檢測算法，將正常簇信息返回至底層節(jié)點進行局部檢測，從而區(qū)分異常數(shù)據(jù)。在高斯數(shù)據(jù)集與IBRL數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該方案檢測率高于98%，且能顯著降低通信消耗。
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