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公开(公告)号：CN103561418A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310548853.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列的异常检测方法，包括节点内数据相关性分析和节点间数据相关性分析：节点内数据相关性描述的是传感器节点数据的时间相关性，计算当前数据与历史数据之间的数据相关性；节点间数据相关性描述的是不同传感器节点之间的空间数据相关性，计算传感器节点数据与其邻居节点数据之间的数据相关性。本发明提供的基于时间序列的异常检测方法，能有效地检测出异常数据，而且在有错误数据的影响下仍能保持良好的性能；同时本发明应用了一种时间序列数据的近似方法，能够有效地压缩时间序列数据，并给出了压缩时间序列之间相似性的度量方法，用于时间序列的聚类分析，从而实现基于时间序列的异常检测。
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公开(公告)号：CN103561420A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310549381.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据快照图的异常检测方法，包括如下步骤：（1）对无线传感器网络当前监测区域内的检测数据进行采集和预处理，确定事件区域；（2）获取与当前事件相关的数据集，用图模型抽象概括事件数据，将事件数据转换成事件数据快照图；（3）采用基于结构关联度的图相似算法，在事件模式图数据库中进行查询，查找与事件图相似的事件模式图，判断当前事件的类型；所述事件模式图数据库为事件模式图的集合，所述事件模式图为事件数据快照图，是对事件类型的抽象描述。本发明提供的基于数据快照图的异常检测方法，事件图可以基于领域专家知识获得，或基于数据分析获得，用于复杂事件检测，提高事件检测效率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN103561420B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310549381.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据快照图的异常检测方法，包括如下步骤：（1）对无线传感器网络当前监测区域内的检测数据进行采集和预处理，确定事件区域；（2）获取与当前事件相关的数据集，用图模型抽象概括事件数据，将事件数据转换成事件数据快照图；（3）采用基于结构关联度的图相似算法，在事件模式图数据库中进行查询，查找与事件图相似的事件模式图，判断当前事件的类型；所述事件模式图数据库为事件模式图的集合，所述事件模式图为事件数据快照图，是对事件类型的抽象描述。本发明提供的基于数据快照图的异常检测方法，事件图可以基于领域专家知识获得，或基于数据分析获得，用于复杂事件检测，提高事件检测效率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN103546916B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310551137.1
申请日：2013-11-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增量图的异常检测方法，包括如下步骤：（1）对无线传感器网络当前监测区域内的检测数据进行采集和预处理，确定事件区域；（2）获取与当前事件相关的数据集，用图模型抽象概括事件数据，将事件数据转换成事件数据增量图；（3）采用基于结构关联度的图相似算法，在事件模式图数据库中进行查询，查找与事件图相似的事件模式图，判断当前事件的类型；所述事件模式图数据库为事件模式图的集合，所述事件模式图为事件数据增量图，是对事件类型的抽象描述。所述基于结构关联度的图相似查询算法，将图相似查询问题转化为序列相似性查询问题，有效降低查询复杂度。本发明提供的基于数据增量图的异常检测方法，事件图可以基于领域专家知识获得，或基于数据分析获得，用于复杂事件检测，提高事件检测效率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN103546916A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310551137.1
申请日：2013-11-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增量图的异常检测方法，包括如下步骤：（1）对无线传感器网络当前监测区域内的检测数据进行采集和预处理，确定事件区域；（2）获取与当前事件相关的数据集，用图模型抽象概括事件数据，将事件数据转换成事件数据增量图；（3）采用基于结构关联度的图相似算法，在事件模式图数据库中进行查询，查找与事件图相似的事件模式图，判断当前事件的类型；所述事件模式图数据库为事件模式图的集合，所述事件模式图为事件数据增量图，是对事件类型的抽象描述。所述基于结构关联度的图相似查询算法，将图相似查询问题转化为序列相似性查询问题，有效降低查询复杂度。本发明提供的基于数据增量图的异常检测方法，事件图可以基于领域专家知识获得，或基于数据分析获得，用于复杂事件检测，提高事件检测效率、降低误报率。
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