發(fā)布時(shí)間：2018-01-23 04:29

  本文關(guān)鍵詞： 信任模型 霧霾 感知源 信任評(píng)價(jià) 數(shù)據(jù)監(jiān)測　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：霧霾監(jiān)測點(diǎn)作為霧霾數(shù)據(jù)感知的源頭,由于缺乏有效的評(píng)價(jià)方法,導(dǎo)致感知的數(shù)據(jù)不可靠。針對(duì)此問題,提出一種感知源信任評(píng)價(jià)和篩選模型,該模型采用數(shù)據(jù)觸發(fā)檢測方式來進(jìn)行。當(dāng)感知源的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí),首先采用K-Means聚類算法和統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算感知源基準(zhǔn)數(shù)據(jù),根據(jù)當(dāng)前感知數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和所設(shè)定的門限值計(jì)算得到感知源的數(shù)據(jù)信任度;然后根據(jù)感知源所處地理位置確定鄰居關(guān)系,將感知源當(dāng)前所感知的數(shù)據(jù)和各個(gè)鄰居所感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,根據(jù)差值的絕對(duì)值和門限值的大小關(guān)系計(jì)算得到鄰居推薦信任度;最后使用感知源的數(shù)據(jù)信任度、歷史信任度和鄰居推薦信任度三種信任度計(jì)算得到最終的綜合信任度。其中歷史信任度初始為所監(jiān)測的指標(biāo)數(shù),而后使用綜合信任度進(jìn)行更新。從理論分析和仿真結(jié)果看,該方法可有效對(duì)感知源進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià),同時(shí)能夠規(guī)避異常感知源的數(shù)據(jù),降低后期處理開銷。
[Abstract]:As the source of haze haze monitoring data aware, due to the lack of effective evaluation method, resulting in perception of unreliable data. In order to solve this problem, put forward a perceived source trust evaluation and selection model, this model uses the data to trigger detection. When the perceived source data arrived, firstly using K-Means clustering algorithm and the statistical results of calculation of the perceived source benchmark data, according to the current sensing data, reference data and set the threshold value calculated by the perceived source of data trust; then according to the perceived source location to determine the relations between neighbors, the perception source current perception of the data and the neighbor data are compared, according to the size difference between the absolute value and the threshold value calculated by neighbor trust degree; finally, using the data source perception of trust, trust history and neighbor recommendation trust three letter Any of the calculated overall trust degree. The final historical trust for the initial index number of monitoring, and trust update. From the theoretical analysis and simulation results show that this method can effectively on the perceived source of objective evaluation, at the same time to avoid the abnormal perception of source data, reduce processing overhead.

【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;華北科技學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163050,61472137) 國家安全監(jiān)管總局安全生產(chǎn)重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)科技項(xiàng)目(zhishu-031-2013AQ) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(3142014125,3142015022,3142013098)~~
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言面對(duì)我國當(dāng)前所面臨的惡化的環(huán)境狀況,特別是霧霾嚴(yán)重的情況,近年來國家和各地政府都加強(qiáng)了監(jiān)控和管理,很多省份建立了污染源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),在所轄區(qū)域內(nèi)針對(duì)包括霧霾在內(nèi)的環(huán)境污染等問題實(shí)時(shí)監(jiān)測。但如何保證所監(jiān)測的數(shù)據(jù)可靠可信則是在監(jiān)測過程中需要解決的問題,目前對(duì)此大

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本文編號(hào)：1456712