文献类型：期刊文章

作　　者：王建文[1] 裴祥喜[1] 崔炳德[1] 王海晖[2]

WANG Jian-wen;PEI Xiang-xi;CUI Bing-de;WANG Hai-hui(Department of Computer Science and Information Engineering Hebei University of Water Resources and Electric Engineering,Hebei Cangzhou 061001 China;School of Computer Science&Engineering,Wuhan Institute of Technology,Hubei Wuhan 430205,China)

机构地区：[1]河北水利电力学院计算机科学与信息工程学院,河北沧州061001 [2]武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：河北省高等学校科学研究计划青年基金项目(QN2016204)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：3

起止页码：354-357

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用目前算法对物联网传感器节点进行故障标定时,没有对节点信息进行聚类处理,导致算法存在虚警率高、计算复杂度高和标记范围小的问题。提出基于BDPCA聚类的物联网传感器节点故障标记算法,采用BDPCA聚类方法对物联网传感器节点信息进行聚类处理,并在聚类过程中对节点信息进行了零均值归一化处理。结合区分函数和区分矩阵在粗糙集理论的基础上对不同类别的节点信息进行知识约简处理,并通过贝叶斯决策理论实现物联网传感器节点的故障标记。实验结果表明,所提算法的虚警率低、计算复杂度低、标记范围广。

关 键 词：BDPCA聚类  物联网 传感器节点 粗糙集理论 故障标记  

分 类 号：TP393.02]