应用研究
WSN数据流离群点挖掘研究
杨明霞张露丁霞军叶冬芬(衢州学院浙江御州324000)
事共写真用
摘要:随着传感器网络技水的发展,WSN中的离群点检测成为近年来研究的热点，出境了很多检测算法。由于传感器节点能量有限,且产生的数据为流式数据，传统、静态的高群数据挖据方法不再适用。如何在能量消耗最小的情况下，提高检测精度是需要解决的同题。
关键调：无线传感网高群点检测
中图分类号：TP311.3
文献标识码：A
文章编号:1007-9416(2013)07-0086-0)
离群点检测又称异常检测、孤立点检测、偏差检测。Hawkins!) 给出了离群点的本质性定义：离群点是数据集中偏离大部分数据的数据，使人们怀疑这些数据的偏离并非由随机因素产生，而是产生于完全不同的机制。也就是说，离群点是数据集中与其他数据明显不一致的观测值，
离群点检测在传感器网络中有许多重要的应用，例如异常事件检测，动物的行为改变，异常人侵检测等。离群点检测提供了数据可靠性、事件报告和网络安全等功能，在环境监测和濒危物种生活习性监督等领域有着广泛应用。离点群检测是数据挖掘的基本任务之一，与数据挖掘的其他任务一关联规则分析、分类分析、聚类分析等任务相比，离群点检测更加符合数据挖掘的本质。
随着传感器网络技术的发展，WSN中的离群点检测成为近年来研究的热点，出现了很多检测算法。由于网络有限的资源，传感器网络中的数据挖据技术受到了很多的限制，使得其离群点检测面临严峻的挑战，最棘手的问题是如何在能量消耗最小的情况下，提高检测精度。
由于受到网络通信带宽有限、物理设备故障、恶劣环境及外界千扰等因素影响，传感器网络中节点收集的数据往往是不可靠不精确的，数据会出现异常、丢失，不一致等问题。在WSN中，离群点定义为那些明显偏离传感数据正常模式的数据。在WSN中传感器节点用于监测物理世界，因此存在着代表正常行为和状态的传感数据模式。
由于WSN特殊的特点，如资源受限，物理故障，及恶劣的环境影响等，无线传感器网络更容易产生异常值。很多课题研究如何在 WSN中识别离群点原因的问题，包括错误检测，事件检测以及人侵检测。这一方向的研究值得深入探讨，以获得对决策有帮助的信息，面不是单纯地将离群点作为错误信息忽略掉。
在许多研究中，为了减少不一致数据也就是离群数据对分析结果的影响，离群点常常被忽略或者作为噪声被处理，然而，“一个人的噪声可能是另一个人的信号"，不加分析地舍弃离群数据，可能导致重要信息的丢失用。例如在欺诈检测中，离群数据可能意味着欺诈行为的发生，在环境监测中，离群数据可能预示着灾害天气的到来在人侵检测中，离群数据可能意味着人侵行为的发生等等，由此可见离群数据检测是数掘挖掘领域的一项关键任务，如果可能，噪音和错误数据应该被忽略或纠正，因为噪音是随机的错误，不会对实际数据分析造成影响。而造成离群的其他原因应该识别出来，因为其中可能隐含研究者感兴趣的关于事件的重要信息。
要将现有的离群点检测技术应用到传感器网络中，存在的主要
间题有(5-8)，
(1)大多数现有工作没有考虑多变量数，假设传感数据是单变量的。然而，有时候单个变量没有出现异常，但多个变量一起考虑时可能就是异常状况。
(2)现有技术考虑邻居节点之闻的空闻关联，但如何选择合适的邻居范围是一个问题。而考虑数据事件关联性的时候，如何选择滑动窗口的大小也是个问题，
(3)很少区别离群点究竟是事件还是错误。现有方法只是简单将离群点认为是错误。通常认为错误应该被期除，关于隐载事件的重要的信息有可能丢失。实际上这些技术没有具体描述如何处理识别出来的离群点。
(4)许多技术需要用户定义阔值，但我们往往难以定义一个合适的阅值。此外，如果WSN特征动态变化的话，设置固定的阅值也是不合理的。
(5这些技术假设传感节点是静止的，没有考虑节点移动性。如
果将这些算法应用到动态网络环境中也存在一些间题。参考文献
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基金项目：本文受渐江省教育厅科研项目(项目编号：Y201222933),2013新江省可视媒体智能处理技术研究重点实验实开放基金项目(项目
编号：2013026),萧州市科学技术局(项日编号：20121046,20122068)，衢州市科技局项耳(项目编号：20111043)等项日资助。
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