作者：胡石,李光辉,卢文伟,冯海林 单位：重庆西南信息有限公司 出版：《计算机科学》2014年第S2期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJA2014S20520 DOC编号：DOCJSJA2014S20529 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器网络的异常数据检测对于环境监测具有十分重要的意义。基于BP神经网络模型和线性神经网络模型，分别提出了两种无线传感器网络异常数据检测方法。提出的方法在每个当前时刻通过最近的固定长度的历史数据集训练神经网络，来完成下一时刻的预报。通过神经网络的模型残差，确定概率为P的置信区间。当下一时刻数据落入置信区间内，则该数据被判为正常；反之，则为异常。为了比较和验证两种检测方法的性能，在Matlab环境下完成了仿真实验。实验结果表明，基于线性神经网络的异常数据检测方法的检测率(detection rate)达到了97.9%，误报率(false positive rate)不超过0.76%；基于BP神经网络的异常数据检测方法的检测率为96.7%，误报率不超过0.84%。

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