[发明专利]基于投票策略的容错事件检测方法

权利要求书

1.基于投票策略的容错事件检测方法，其特征在于：

定义节点的状态如下：

Normal：表示节点S_local的监测区域内无事件发生，节点S_local未出现故障和错误；

LF：表示节点S_local可能出现故障或错误数据，用于节点S_local的本地事件判定中；

LE：表示节点S_local监测区域内可能出现事件，用于节点S_local的本地事件判定中；

Event：表示节点S_local监测区域内出现事件，用于节点S_local投票决策中；

Fault：表示节点S_local出现故障事件，且不能纠正，用于节点S_local投票决策中；

包括顺序执行的如下步骤：

（1）各个节点获取自身的检测数据；

（2）基于直方图对检测数据进行容错处理；

（3）基于属性的相关性对检测数据进行本地错误检测，区分出LF节点和初步的Normal节点；

（4）对初步的Normal节点进行本地事件决策，区分出LE节点和Normal节点；

（5）对LF节点和LE节点，计算其邻居节点的可信度；

（6）基于可信度和距离权重投票，判断节点为Event节点或Normal节点。

2.根据权利要求1所述的基于投票策略的容错事件检测方法，其特征在于：所述步骤（2）中，基于直方图对检测数据进行容错处理时，数据中心的获取方法如下：

（21）对于数据x₁,x₂,…,x_n，根据各数据生成直方图结构，得到k个分组g₁,g₂,…,g_i,…,g_k；

（22）定义第i个分组的大小|g_i|为第i个分组中包含的数据的个数，根据各个分组的大小由大到小排列得到g_k',…,g_i',…,g₂',g₁'；

（23）给定一个均值数据覆盖度m₀，由大到小累积各组数据，直到组g_r'满足下式：

Σi=rkgi′Σi=1kgi′≥m0]]>

（24）以组g_r',…,g_k'包含的数据，计算数据中心

p=Σi=rk|gi′|]]>

x‾h=1pΣxj]]>

此处i=r,r+1,,k。