基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法

董彦佼; 李泽峰; 陈小海

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基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法

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传统异构网络异常大数据剔除方法存在数据维度较高、噪声较明显问题,导致异常数据剔除率偏低,且方法精度也不够理想。研究提出基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法。利用改进马氏距离降维处理异构网络数据,分析数据之间相关性,提取网络数据主成分,生成具有较强抗噪性的高斯加权核函数。通过降维处理后的网络数据构建异常大数据信息流模型,利用固有模态将异常大数据信号分解成若干个窄带信号,通过特征点对的匹配实现异构网络异常大数据的高效剔除。实验结果表明,上述方法能够确保信号幅值大于噪声幅值,提升所提方法的异常大数据检测能力,在数据信噪比为-15dB时,剔除率可达100%,实验数据验证了所提方法具备高效的异构网络异常大数据剔除能力。

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来源
《计算机仿真》 |2022年第1期|408-411|共5页
作者
董彦佼; 李泽峰; 陈小海;
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作者单位

澳门城市大学数据科学学院;

桂林电子科技大学计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
马氏距离; 异构网络; 异常大数据; 剔除方法; 特征提取;

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