基于动态分层聚类的硬件仿真平台环境异常检测方法

本发明公开了一种基于动态分层聚类的硬件仿真平台环境异常检测方法，S1.形成标准化特征向量数据流；S2.依据标准化特征向量数据流构建反映硬件仿真平台环境状态的多维特征向量集合；S3.生成初始聚类中心和初始层次划分结构；S4.对初始分层聚类模型的层次结构、聚类中心及分类标准进行实时更新；S5.基于实时更新后的分层聚类模型，计算各特征向量与其所属聚类中心之间的偏离程度，并对偏离程度超过预设阈值的特征向量进行异常判断，实现对硬件仿真平台环境异常数据的识别；S6.对于识别出的异常数据生成异常报警信号。本发明能够有效区分轻微异常与严重异常，提高异常检测的精度。