[发明专利]无线传感器网络中时间序列异常的检测方法及装置

说明书

本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种无线传感器网络中时间序列异常的检测方法及装置，包括：获取时间序列信号，并通过预设规则将所述时间序列信号划分为多个子序列；根据模糊C均值聚类模型对多所述多个子序列进行聚类，得到多个聚类簇；其中，每个所述聚类簇包含有隶属度及簇中心；通过所述隶属度及所述簇中心构建重构序列，以及根据所述子序列与所述重构序列之间的偏离程度确定所述子序列是否属于异常序列，所述方法能够及时检测到时间序列中的异常数据信号，进而及时对异常的传感器节点进行处理，增强无线传感器网络的安全性和可靠性，显著提高异常检测的准确率及降低误报率。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种无线传感器网络中时间序列异常的检测方法及装置。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)是一种包含有大量用于收集外部环境信息的传感器作为节点的分布式传感网络，其以低成本、低功耗、易部署及分布式、自组织等优点，广泛应用于医疗、农业、健康监测和工业生产等多个领域。无线传感器网络通过传感器收集的数据按时间先后顺序排序形成时间序列，通过分析该时间序列，可以获知及预测当前场景中相关信息及变化，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸而预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

在一些诸如沙漠或原始森林等恶劣复杂的应用环境中，由于传感器节点可能受到周围突发因素的影响而对其数据收集造成干扰，致使获取的时间序列在某些时刻存在异常，因而难以根据其对当前环境做出准确判断及预测，影响无线传感器网络的安全及稳定性。这些异常序列的存在可能导致数据分析的难度增加，根据数据分析做出的预测准确定降低，浪费研究人员对异常数据识别和处理的时间和精力，还会增加工作量，降低工作效率，增加数据处理成本。因此，需要提出一种用于解决上述问题的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无线传感器网络中时间序列异常的检测方法及装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致无线传感器网络应用中稳定性低的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种无线传感器网络中时间序列异常的检测方法，其特征在于，包括：

获取时间序列信号，并通过预设规则将所述时间序列信号划分为多个子序列；

根据模糊C均值聚类模型对多所述多个子序列进行聚类，得到多个聚类簇；其中，每个所述聚类簇包含有隶属度及簇中心；

通过所述隶属度及所述簇中心构建重构序列，以及根据所述子序列与所述重构序列之间的偏离程度确定所述子序列是否属于异常序列。

在一示例性实施例中，所述预设规则为滑动窗口算法模型，所述通过预设规则将所述时间序列信号划分为多个子序列包括：

根据所述滑动窗口算法模型以预设的子序列长度依次截取所述时间序列作为所述子序列。

在一示例性实施例中，所述时间信号序列包含多个变量维度，所述方法还包括：

根据粒子群优化模型确定各个变量维度的权重系数；

在一示例性实施例中，所述无线传感器网络中时间序列异常的检测方法还包括：

根据所述权重系数及模糊C均值聚类模型对多所述多个子序列进行聚类。

在一示例性实施例中，所述多个变量维度包括温度、湿度、光照强度及压力参数。

在一示例性实施例中，所述通过所述隶属度及所述簇中心构建重构序列为：

其中，为所述隶属度，c_j为所述簇中心，C为所述簇中心的数量。

在一示例性实施例中，所述根据所述子序列与所述重构序列之间的偏离程度确定所述子序列是否属于异常序列包括：