基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法
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標(biāo)簽：檢測算法(25177)
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)異常事件發(fā)生時，傳感器節(jié)點間的時空相關(guān)性往往非常明顯。而現(xiàn)有方法通常將時間和空間數(shù)據(jù)性質(zhì)分開考慮，提出一種分散的基于概率圖模型的時空異常事件檢測算法。該算法首先利用連通支配集算法（CDS）選擇部分傳感器節(jié)點監(jiān)測，避免監(jiān)測所有的傳感器節(jié)點；然后通過馬爾可夫鏈（MC）預(yù)測時間異常事件；最后用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）推測空間異常事件是否出現(xiàn)，結(jié)合時空事件來預(yù)測異常事件是否會發(fā)生。與簡單閾值算法和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法對比，實驗結(jié)果表明該算法有高檢測精度、低延遲率，能大幅降低通信開銷，提高響應(yīng)速度。
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