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陈安龙,唐常杰,元昌安,彭京,胡建军.挖掘多数据流的异步偶合模式的抗噪声算法.软件学报,2006,17(8):1753-1763
挖掘多数据流的异步偶合模式的抗噪声算法
An Anti-Noise Algorithm for Mining Asynchronous Coincidence Pattern in Multi-Streams
投稿时间:2005-07-28  修订日期:2005-12-01
DOI:
中文关键词:  多数据流  异步偶合模式  Haar小波  环形滑动窗口
英文关键词:multi-data stream  asynchronous coincidence pattern  Haar wavelet  loop sliding window
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473071 (国家自然科学基金); the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20020610007 (国家教育部博士点基金)
作者单位
陈安龙 四川大学,计算机学院,四川,成都,610065
电子科技大学,计算机科学与工程学院,四川,成都,610054 
唐常杰 四川大学,计算机学院,四川,成都,610065 
元昌安 四川大学,计算机学院,四川,成都,610065
广西师范学院,信息技术系,广西,南宁,530001 
彭京 四川大学,计算机学院,四川,成都,610065 
胡建军 四川大学,计算机学院,四川,成都,610065 
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中文摘要:
      挖掘多数据流的异步偶合模式是具有挑战性的工作.主要的研究工作包括:(1) 研究Haar小波滤波技术在挖掘流数据的异步偶合模式中的应用;(2) 引入小波系数序列来度量数据流的异步局域偶合度;证明了一系列定理,保证了度量方法的正确性;(3) 设计了环形滑动窗口和挖掘异步偶合模式的抗噪声增量算法,其时间复杂性小于O(n2);(4) 使用真实数据进行模拟实验,验证了算法的有效性.
英文摘要:
      Mining asynchronous coincidence pattern is a difficult task in multi-data streams. The main contributions of this work included: (1) The filter technique of Haar Wavelet is investigated and applied to mining asynchronous coincidence pattern in multi-streams; (2) The Wavelet coefficient series are applied to the measurement of asynchronous coincidence between data streams. A series of theorems are proved to ensure the validity of measuring asynchronous coincidence; (3) The anti-noise increment algorithms are designed on loop sliding windows to mine asynchronous coincidence pattern and implemented with complexity O(n2); (4) The extensive experiments on real data are given to validate algorithms.
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