[发明专利]基于人工免疫和K均值聚类的无线传感网异常检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于人工免疫和K均值聚类的无线传感网异常检测方法及系统，该方法包括：S1、获取无线传感网节点采集到的原始监测数据构成时间序列，对其进行归一化处理，压缩降维，并计算压缩序列中各时序子段的均值和方差；S2、计算节点数据与每个簇头间的欧式距离，并采用人工免疫算法为K均值分类找到最优的初始簇头集合；S3、每当有新的数据分配到相应的簇内，对该簇的簇头值进行迭代更新，直到所有簇内的数据个数不再变化；S4、无线传感网根据K均值聚类结果中簇内数据个数进行异常判断。本发明能够准确地发现监测数据中的异常信息，提高无线传感网检测异常事件的及时性和可靠性，大幅度节省无线传感网能量和通信带宽。

主权项

1.一种基于人工免疫和K均值聚类的无线传感网异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无线传感网节点在多个周期内采集到的原始监测数据构成时间序列，对时间序列进行归一化处理，采用分段聚合近似方法对归一化处理得到的序列进行压缩降维得到压缩序列，并计算压缩序列中各时序子段的均值和方差；其中，压缩方法具体为：将原始数据按照设定的压缩比进行分段，再将每段数据的均值作为新的数据即实现了PAA的压缩过程；并在PAA方法的基础上增加每个分段区间内数据间的方差信息来反映每个分段区间内数据的差异性；S2、网关获取所有节点计算得到的压缩数据，计算节点数据与每个簇头间的欧式距离，并采用人工免疫算法为K均值分类找到最优的初始簇头集合；S3、根据最优的初始簇头集合进行K均值聚类，每当有新的数据分配到相应的簇内，对该簇的簇头值进行迭代更新，直到所有簇内的数据个数不再变化；S4、无线传感网根据K均值聚类结果中簇内数据个数进行异常判断，判断簇内数据个数最少的簇为异常簇。