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网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。 相似文献
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为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能 相似文献
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舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。 相似文献
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为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。 相似文献
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