基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法

• 作者: 董彦佼 李泽峰 陈小海
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 马氏距离 异构网络 异常大数据 剔除方法 特征提取
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 408-411,445
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.01.085

摘要

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.