项目名称: 高可靠的环境传感器数据流异常检测与校正机制

项目编号: No.61174023

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 李光辉

作者单位: 浙江农林大学

项目金额: 61万元

中文摘要: 环境监测和事件检测是无线传感器网络的典型应用。传感器数据流(Sensor data streams)的异常检测和校正对于提高传感器网络的可靠性和可用性至关重要,因为如果不能采集到准确、可靠的数据,传感器网络监测系统将不能进行科学合理的决策。由于节点资源和能量有限,常采用分布式方法对传感器数据流进行验证和异常检测。针对现有分布式方法存在的主要问题,本项目将以森林生态环境监测为应用背景,按照传感器节点的空间相关性程度,重点研究基于故障概率动态调节的数据验证与校正、自适应的事件边缘节点容错检测、基于多维模型拟合的数据验证与异常检测等关键问题,探索建立新的传感器数据流验证与异常检测机制。新的机制将使得无论节点的空间相关性如何,传感器数据流的正确性和可靠性都能得到充分保障,从而提高环境传感器网络应用系统的可用性。

中文关键词: 传感器网络;数据流;异常检测;定位;路由

英文摘要:

英文关键词: sensor networks;data stream;outlier detection;localization;routing

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

【NeurIPS 2021】 基于置信度校正的可信图神经网络
专知会员服务
20+阅读 · 2021年12月26日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
38+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年10月3日
专知会员服务
74+阅读 · 2021年9月27日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年2月27日
最新《分布式机器学习》论文综述最新DML进展,33页pdf
专知会员服务
117+阅读 · 2019年12月26日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知
0+阅读 · 2021年11月13日
综述 | 基于GNN的异常检测
图与推荐
1+阅读 · 2021年9月27日
【KDD2021】基于生成对抗图网络的不平衡网络嵌入
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
基于注意力机制的图卷积网络
科技创新与创业
73+阅读 · 2017年11月8日
基于机器学习的KPI自动化异常检测系统
运维帮
12+阅读 · 2017年8月16日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
12+阅读 · 2019年4月9日
小贴士
相关VIP内容
【NeurIPS 2021】 基于置信度校正的可信图神经网络
专知会员服务
20+阅读 · 2021年12月26日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
38+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年10月3日
专知会员服务
74+阅读 · 2021年9月27日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年2月27日
最新《分布式机器学习》论文综述最新DML进展,33页pdf
专知会员服务
117+阅读 · 2019年12月26日
相关资讯
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知
0+阅读 · 2021年11月13日
综述 | 基于GNN的异常检测
图与推荐
1+阅读 · 2021年9月27日
【KDD2021】基于生成对抗图网络的不平衡网络嵌入
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
基于注意力机制的图卷积网络
科技创新与创业
73+阅读 · 2017年11月8日
基于机器学习的KPI自动化异常检测系统
运维帮
12+阅读 · 2017年8月16日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员