作者：毛莺池,接青,陈豪 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2015年第11期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2015110210 DOC编号：DOCJSJY2015110219 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 当网络异常事件发生时，传感器节点间的时空相关性往往非常明显。而现有方法通常将时间和空间数据性质分开考虑，提出一种分散的基于概率图模型的时空异常事件检测算法。该算法首先利用连通支配集算法(CDS)选择部分传感器节点监测，避免监测所有的传感器节点；然后通过马尔可夫链(MC)预测时间异常事件；最后用贝叶斯网络(BN)推测空间异常事件是否出现，结合时空事件来预测异常事件是否会发生。与简单阈值算法和基于贝叶斯网络算法对比，实验结果表明该算法有高检测精度、低延迟率，能大幅降低通信开销，提高响应速度。

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