计算机应用研究

作者：许瀚,童英华,

单位：青海师范大学a.计算机学院;b.省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室,西宁810008；

关键词：无线传感网络,容错,故障检测,机器学习,数据驱动,数据插值,

基金：青海省应用基础研究项目(2023-ZJ-713)；；

WSN节点通常部署在复杂的工作环境中，传感器节点故障不可避免，为了实时检测WSN中的故障，提出了一种数据驱动的故障检测框架。通过对无线传感网络运行初期采集的数据进行过滤和收集，使用过滤后的数据构造用于故障检测模型训练的数据集，提高模型的检测精度。通过划分时间窗口，使故障诊断模型检测最新时间窗口内的传感器故障，并且恢复其中的异常数据，使用处理后的数据集重新训练模型以检测下一个窗口的故障。通过循环训练和检测，实现检测模型的实时更新以提高模型的检测性能。实验结果表明，相比经典检测模型和最新的机器学习检测模型，在不同类型的故障数据集上，检测精确度、准确度等指标均有提升，且时间复杂度更低。因此，框架具有较好的检测性能，能够更好地适应动态变化的WSN环境。

来源：2025年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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