基于多标签分类的传感器网络数据故障检测算法.pdfVIP

第31卷第 12期 计 算 机 应 用 研 究 V01．31No．12 2014年 12月 ApplicationResearchofComputers Dec．2014 基于多标签分类的传感器网络数据故障检测算法术 张振海 ，李士宁H，李志刚 ，左雪雯。 (1．西北工业大学计算机学院，西安 710072；2．同济大学 电子与信息工程学院，上海201804) 摘 要：传感器网络中多种数据故障会同时出现 ，为了同时检测出多种数据故障，使用多标签分类模型对传感 器网络数据故障的检测过程进行建模。为了提高多标签分类器对数据故障的检测性能，提 出了一种基于多标签 ReliefF和遗传算法的特征选择算法。该方法将ReliefF扩展成可以对特征子集进行评估的多标签 ReliefF，特征 选择过程首先使用遗传算法有哪些信誉好的足球投注网站特征子集，然后使用多标签ReliefF对特征子集进行评估。在三个多标签分类 器上的实验结果表明，提 出的特征选择算法可以显著地提升多标签分类器对传感器网络数据故障的检测性能。 关键词：传感器网络；数据故障；多标签分类；ReliefF；遗传算法 中图分类号 ：TP393；TP181 文献标志码：A 文章编号：1001．3695(2014)12—3788．04 doi：10．3969／j．issn．1001．3695．2014．12．069 Datafaultdetectionalgorithm basedonmulti．1abelclassificationinsensornetwork ZHANG Zhen—hai，LIShi—ning ，LIZhi—gang ，ZUOXue—wen (1．SchoolofComputerScience，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China；2．CollegeofElectronics＆InformationEnginee- ring，TongfiUniversity，Shanghai201804，China) Abstract：Multipledatafaultsmayoccuratthesametimeinsensornetwork．Inordertodetectthesedatafaultssimultaneous— ly，thispapermodeledthedatafaultdetectionproblem asamulti·labelclassification task．Toimprovetheperformanceof multi—labelclassifiersindetectingdatafaults，itproposedafeatureselectionmethodbasedonmulti—labelReliefFandgenetic algorithm(MLRG)．ThemethodextendedtheReliefFtothemulti—labelReliefFwhichcouldestimatethequalityoffeature subset．MLRGfirstlysearchedforafeaturesubsetandthenevaluatedthefeaturesubsetusingthemulti—labelReliefF．Itper— formedexperimentsontheMLRGusingthreenmhi—labelclassifiersandcompraeditwithotherfeaturereductionalgorithms．The experimentalresultsshow thatMLRG canpromotetheperformanceofmulti—labelclassifierssignificantlyindatafaultsdetection． Keywords：sensornetwork；datafault；multi-labelclassification；ReliefF；genetic