【摘 要】
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传感器数据流具有密集采样的特性,具有时间相关性;传感器节点部署位置相对固定,邻近节点采集的数据具有空间相关性。同时,由于传感器会在相对固定的环境中采集数据,传感器数据流也具有强的统计学性质。由此,从时空相关性和统计学角度对传感器数据流进行异常检测具有重要理论价值和现实意义。本文利用深度学习方法,研究传感器数据流的时空相关性和统计学特性,用于传感器网络中传感器数据流的
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传感器数据流具有密集采样的特性,具有时间相关性;传感器节点部署位置相对固定,邻近节点采集的数据具有空间相关性。同时,由于传感器会在相对固定的环境中采集数据,传感器数据流也具有强的统计学性质。由此,从时空相关性和统计学角度对传感器数据流进行异常检测具有重要理论价值和现实意义。本文利用深度学习方法,研究传感器数据流的时空相关性和统计学特性,用于传感器网络中传感器数据流的异常检测,并提出了三种有效的传感器数据流半监督在线异常检测算法。(1)针对传感器数据流异常检测应用中,有监督的方法检测准确率及鲁棒性受限于有标注数据集的构建,无监督的方法误报率(FPR)较高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),适用于到达服务器端的传感器数据流半监督在线异常检测算法。本算法利用K-means判别检测误差,并在检测中利用新数据重新训练机器学习模型,从而提高模型在长时间范围内的异常检测准确度。在因特尔伯克利实验室数据集IBRL(IntelBerkeleyResearchLab)上的实验结果表明,与同类算法相比,本算法具有较高的召回率和F1-Score;应用K-means聚类的半监督模型,其异常检测结果更稳定。(2)针对基于分类模型构建的异常检测方法对上下文异常以及时间段异常检测效果不理想,难以自动准确修复异常点的问题,提出了一种基于TCN的传感器数据流半监督在线异常检测算法。该算法仅使用七个卷积核构建TCN模块,用于预测传感器数据流下一时刻的数据,并利用固定窗口下的预测数据与该窗口对应的实际数据之间的偏差,判定当前输入数据是否异常。在IBRL数据集和含噪声的周期性数据上的实验结果表明,本算法可以有效检测上下文异常以及时间段异常,且具有更好的异常检测性能。(3)针对基于预测的在线异常检测算法倾向于关注最新的数据,无法充分利用检测窗口内所有数据的特征的问题,提出了一种基于TCN-GAN的传感器数据流半监督在线异常检测算法。该算法仅使用正常数据作为训练集,利用改进的TCN模型作为编解码器作为生成器,用于重编码输入序列;利用生成器输出的伪数据与真实数据之间的误差判别异常值。在IBRL数据集和自主采集的数据集上的实验结果表明,与基于GAN的同类算法相比,本文提出的TCN-GAN算法具有更低的误报率和漏报率。
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