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实验室硕士生屠隽弢的论文被国际顶级期刊 ieee internet of things journal（if=9.936）录用，祝贺！

anomaly detection based on multidimensional data processing for protecting vital devices in 6g enabled massive iiot

ieee internet of things journal,

2021 (sci index, if=9.936)

随着工业物联网(iiot)的应用深入，大量的多维数据被生成，更高的维度增加了数据处理的难度。此外，工业物联网节点收集的数据集经常出现异常值，这些异常值通常是由异常事件或错误造成的。异常值中包含了相当有价值的信息，但也会阻碍系统的正常运行。因此，如何量化信息的价值并以此保护高优先级的iiot节点是一项重要的课题。本研究旨在开发一种以第六代(6g)网络为驱动的方法。该算法利用多维数据关系图来表征异构数据之间的时空相关性。然后，利用自回归外生模型消除噪声对传感器数据的影响，帮助检测异常。最后，该算法引入累积价值系数(ccov)，以识别高价值传感设备，并使用隐藏在数据中的特征模式推动大规模6g物联网的部署。实验结果表明，该方法能够有效地处理复杂工业环境中普遍存在的干扰噪声的影响。此外，拥有较高的异常检测精度，弥补了传统方法中的一些不足。