基于BIRCH聚类算法的高维传感器数据异常检测

作     者：赵娇 ZHAO Jiao

作者机构：绵阳职业技术学院电子与信息学院四川绵阳621000 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2022年第35卷第12期

页      面：1686-1690页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省教育厅重点项目(15ZA008)。 

主　　题：高维传感器 异常检测 BIRCH聚类 一阶差分信号 归一化 

摘      要：海量高维传感器数据受网络环境扰动较大,导致其异常值检测难度较大,提出基于BIRCH聚类算法的高维传感器数据异常检测方案。推算节点对应的一阶差分信号序列,信号矢量通过多跳路由传输至网关节点,将空间相关性强的传感器节点划分在同一簇内,采集完整的高维传感器数据;利用分割点预设得到传感器数据特征属性候选分割点,挑选信息增益最大的点为最佳分割点;将传感器数据序列的中位数异常看作异常检测判定条件,利用BIRCH聚类算法中的聚类特征和聚类特征树计算节点特征属性,将数据聚类结果拟作球形簇状架构,输出高维传感器数据序列中的异常数据。仿真结果证明,该方法的异常节点检出率在95%以上,误报率为0.35%,异常检测耗时在1.5 min以内。