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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司漳州供电公司;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司
摘要：本发明提供了一种无线传感器网络入侵检测方法，基于三层WSNs网络，三层WSNs网络的传感器节点部署在监控区域，在组网初期根据分簇算法形成簇，负责采集监控区域的状态信息，形成感知数据并发送给簇头节点；簇头节点是每个簇的管理者负责将传感器节点采集的感知数据进行数据聚合发送给传输节点；传输节点将数据以无线多跳的形式传输至汇聚节点；汇聚节点负责进一步处理数据并呈现给用户；通过模糊支持向量机模型FSVM求解最优分类超平面转换成基于不等式约束的二次规划问题，在基于密度感知的模糊聚类算法DKFCM与模糊支持向量机模型FSVM的基础上提出应用于WSNs的基于机器学习的入侵检测模型DKFCM‑FSVM。应用本技术方案可用来抵抗WSNs常见的攻击行为。
主权项：1.一种无线传感器网络入侵检测方法，其特征在于，基于三层WSNs网络，三层WSNs网络包含多种节点类型：传感器节点部署在监控区域，在组网初期根据分簇算法形成簇，负责采集监控区域的状态信息，形成感知数据并发送给簇头节点；簇头节点是每个簇的管理者负责将传感器节点采集的感知数据进行数据聚合发送给传输节点；传输节点将数据以无线多跳的形式传输至汇聚节点；汇聚节点负责进一步处理数据并呈现给用户；还包括基于密度感知的初始数据集划分方法以及基于密度感知的模糊聚类算法DKFCM，并通过模糊支持向量机模型FSVM求解最优分类超平面转换成基于不等式约束的二次规划问题，在基于密度感知的模糊聚类算法DKFCM与模糊支持向量机模型FSVM的基础上提出应用于WSNs的基于机器学习的入侵检测模型DKFCM-FSVM。
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权利要求：
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