浙江省教育厅科研计划(20060520)
- 作品数：5 被引量：48H指数：2
- 相关作者：陈光平黄俊王文鹏凌晓路陈国旗更多>>
- 相关机构：中国计量学院更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 传感器网络的报文攻击检测技术研究
- 2008年
- 提出以基站(BS)为基础的基于一致性检查的代理报文方法,该方法通过代理报文方式验证从CH到BS中的数据报文的正确性,由于代理报文是通过非主路径周期性发送的,BS可接收传感器网络中不同路径传送的2个不同来源的数据报文,并通过比较实现数据的检查,有效地解决了传感器网络的报文在主路径中被丢弃和篡改问题。
- 陈国旗黄俊
- 关键词：传感器网络安全检测
- 主成分分析的入侵检测方法研究被引量：2
- 2007年
- 直接将入侵检测算法应用在粗糙数据上,其入侵检测分析的效率非常低.为解决该问题,提出了一种基于主成分分析的入侵检测方法.该方法通过提取网络连接中的相关信息,对它进行解码,并将解码的网络连接记录与已知的网络连接记录数据进行比较,发现记录中的变化和连接记录分布的主成分,最后将机器学习方法和主成分分析方法结合实现入侵检测.实验结果表明该方法应用到各种不同KDD99入侵检测数据集中可以有效减少学习时间、降低各种数据集的表示空间,提高入侵检测效率.
- 黄俊陈光平凌晓路
- 关键词：入侵检测主成分分析决策树方法
- 传感器网络节点选择的分布式在线算法被引量：1
- 2012年
- 大型传感器网络部署的关键是在能量消耗最小的前提下激活传感器节点以获取有价值信息,这要求在效用函数事先不可知的情况下通过分布式方式选择正确的传感器节点。为此,提出一种分布式在线贪心算法。以效用函数满足子模性的自然报酬递减特性为前提,在模型未知的情况下,通过在线学习方式优化目标函数。实验结果表明,该算法的收敛性近似于传统的集中式方法,且在运行中所需的通信消息量较少,适用于大型网络传感器节点的部署。
- 陈光平
- 关键词：传感器网络贪心算法
- 一种改进初始聚类中心选择的K-means算法被引量：40
- 2012年
- 针对K-means算法中聚类结果易受初始聚类中心影响的缺点,提出一种改进初始聚类中心选择的算法.该算法不断寻找最大聚类,并利用距离最大的两个数据对象作为开始的聚类中心对该聚类进行分裂,如此反复,直到得到指定聚类中心个数.用KDD CUP99数据集对改进算法进行仿真实验,实验数据表明,用该算法获得的聚类中心进行聚类相对原始的K-means算法,能获得更好的聚类结果.
- 陈光平王文鹏黄俊
- 关键词：K-MEANS算法入侵检测聚类算法网络安全
- 基于时间序列数据特性的缺失值估计算法被引量：5
- 2012年
- 时间序列是在如运动捕捉、传感器网络、气候预报和财经市场预测等应用中的重要分析手段之一,然而在许多现实应用中经常发生观察数据缺失现象,如何应用相应的方法和模型来预测和填补含缺失数据的时间序列是目前研究的热点。以运动捕捉中遮挡问题为例提出了改进方法,利用平滑性和相互关联等时间序列数据特性,发现时间序列数据中的隐藏变量并挖掘它们的动态特性,在此基础上预测和填补时间序列的缺失值。实验结果证明了方法具有较小的数据重构误差,方法的计算时间应随着输入和运动捕捉持续时间增大而缓慢增长。
- 陈光平
- 关键词：时间序列缺失值
