基于平衡迭代规约层次聚类的无线传感器网络流量异常检测方案.docx
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基于平衡迭代规约层次聚类的无线传感器网络流量异常检测方案 本文提出了一种基于平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)的无线传感器网络(WSN)流量异常检测方案。该方案旨在解决当前 WSN 流量异常检测技术亟需解决的问题,即如何及时、准确地检测出异常流量。 通过对 WSN 流量数据进行聚类分析,可以将流量数据分为正常流量和异常流量两类。BIRCH 聚类算法是一种经典的层次聚类分析算法,具有良好的聚类质量、效率、稳定性和扩展性,可以有效地组织大规模数据。 然而,BIRCH 聚类算法也存在一些不足之处,例如对样本输入顺序高度敏感、不能处理自然数据形状集合等。为了弥补这些不足之处,本文提出了一种基于 BIRCH 的 WSN 流量异常检测方案。 本文扩充了 WSN 流量的特征维度,然后设计了一种优化特征聚类树(OCF-Tree)结构对 BIRCH 进行优化。接着,本文提出了基于拐点的综合判决机制,以进一步弥补聚类偏差对检测结果的影响。 本文根据基于仿真平台获得的 WSN 流量数据,对比了该方案与其他方案的流量异常检测效果。结果表明,该方案能够准确地检测出异常流量,解决了当前 WSN 流量异常检测技术亟需解决的问题。 知识点: 1. 无线传感器网络(WSN)流量异常检测技术 2. 数据挖掘和机器学习技术在 WSN 流量异常检测中的应用 3. 基于神经网络模型、基于统计分析方法和基于聚类分析算法的 WSN 流量异常检测技术 4. 平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)算法的基本思想和优缺 5. BIRCH 聚类算法在 WSN 流量异常检测中的应用 6. 基于链接的 LBIRCH 算法和基于自适应阈值的改进 BIRCH 算法 7. 优化特征聚类树(OCF-Tree)结构 8. 基于拐点的综合判决机制 本文提出了一种基于 BIRCH 的 WSN 流量异常检测方案,该方案可以准确地检测出异常流量,解决了当前 WSN 流量异常检测技术亟需解决的问题。
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