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一、項目成果簡介

現(xiàn)有的無線傳感器異常事件檢測技術主要針對單個觀測屬性設置決策閾值或根據變化趨勢檢測異常事件，在涉及多類型傳感器的事件檢測應用中可擴展性不強。此外，現(xiàn)有算法雖能發(fā)現(xiàn)異常事件，但無法對事件產生的原因、異常特征、特征之間的關聯(lián)等信息給出有效解釋說明，決策者很難直接利用。

針對以上不足，提出基于多屬性關聯(lián)的WSN異常事件檢測算法和基于關聯(lián)子空間的異常事件解釋算法，并實現(xiàn)了無線傳感器網絡異常事件檢測與解釋原型系統(tǒng)。主要創(chuàng)新點如下：

（1）針對現(xiàn)有事件檢測算法僅考慮數據的時空關聯(lián)性，忽略非時空屬性的內在關聯(lián)對檢測結果的影響，導致檢測誤報率較高的問題，提出基于多屬性關聯(lián)的異常事件檢測算法。基于貝葉斯網絡建立非時空屬性依賴關系模型，通過結構學習得到非時空屬性的依賴結構，對網絡結構的每個節(jié)點進行參數學習得到條件概率表，從而得到不同非時空屬性之間的概率依賴關系；提出屬性關聯(lián)置信度，用來衡量當前傳感器讀數與樣本數據屬性模式的相似程度；結合時間關聯(lián)性檢測和空間關聯(lián)性檢測，聯(lián)合檢測出異常事件，在真實數據集上進行實驗，驗證了算法的性能。

（2）針對現(xiàn)有事件檢測算法沒有對事件進行良好地解釋的問題，提出基于關聯(lián)子空間的異常事件解釋算法。首先基于分離度計算子空間異常得分，通過對子空間異常得分進行加權篩選出更感興趣的低維關聯(lián)子空間。然后根據條件獨立性原則提出子空間相關度，設計基于子空間相關度異常子空間查找算法，分別在合成數據集和真實數據集上進行了實驗驗證。最后提出基于關聯(lián)子空間的異常事件解釋算法，并在真實數據集上進行實驗。算法輸出了異常事件解釋結果，為決策人員分析事件產生原因提供了有利依據。

（3）設計并實現(xiàn)了一個無線傳感器網絡異常事件檢測與解釋原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能有效地檢測出異常事件，減少噪聲數據和干擾事件因素的影響，而且能夠以可視化形式報告異常事件信息，展示異常事件發(fā)生區(qū)域，解釋異常事件發(fā)生原因。

二、性能指標

1. 基于多屬性關聯(lián)的異常事件檢測

2. 基于關聯(lián)子空間的異常事件解釋

三、適用范圍、市場前景

適用于物聯(lián)網技術應用場景下的異常檢測、異常警告、異常事件的發(fā)現(xiàn)與提醒，以及異常事件的解釋等場景。

隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展與應用，該技術可極大提高物聯(lián)網應用的可靠性與安全性，并為異常事件的分析提供幫助。

四、投資概算

該項目可建立在已有物聯(lián)網應用平臺和云平臺上。如果是單獨應用，在已有網絡平臺和數據庫平臺已經建好的情況下，一般應用場景預計需要增加20萬元的投資。云平臺后臺服務，預計50萬元投資。

五、合作方式

技術轉讓或共同開發(fā)。