中文摘要: 无线传感器网络产生的数据流通常具有高维度和复杂性，包含大量传感器节点和多种类型的传感器数据，导致提取数据存在一定困难。因此，提出无线传感器网络安全时序数据流多层次提取方法。对原始时序数据流进行小波分解和信号重构，分解为多个层次，保留聚类特征，利用改进竞争算法训练自组织过程神经网络，将时序信号特征输入到自组织过程神经网络中，粗聚类处理时序数据流。计算时序数据流波动角和极差系数，根据预设的平稳波动值划分数据流为异常和正常两类，实现时序数据流多层次提取。仿真分析表明：所提方法的平均轮廓系数保持在0.8以上，平均DBI指数不低于0.54，表明该方法可以有效且精准地提取无线传感器网络安全时序数据流。