一种主动容错的序列流并行分析算法
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A Parallel Analysis Algorithm for Sequence Stream Based on Proactive Fault Tolerance
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    摘要:

    提出一种主动容错的序列流并行分析算法--FTPSA算法(proactive fault-tolerant parallel sequence stream analysis algorithm),以解决噪声环境下大规模序列流的自适应分析问题.算法利用学习网络描述流序列,并存于0-1矩阵中;将低比例和高比例不良数据分层考虑,分别采用基于容错和基于结构优化的学习方法;同时,经过全局筛选,有效地减少了中间结果集合,降低了内存和通信消耗.真实数据集上的实验结果表明,FTPSA算法准确率高,占用的存储空间小,并有良好的容错性和扩展性.

    Abstract:

    A parallel sequence stream analysis algorithm named FTPSA (proactive fault-tolerant parallel sequence stream analysis algorithm) is proposed in order to deal with sequence stream’s adaptive analysis in noisy environment, which is based on proactive fault-tolerant knowledge learning. The algorithm utilizes learning network to describe sequence stream and stores those in 0-1 matrix, delaminates the low-proportion and the high-proportion noisy data and utilizes fault-tolerant and structure-optimize learning methods, utilizes global filtration to depress memory cost and communication cost. The experimental results on real stream show that FTPSA algorithm is more fault-tolerant, scaleable, accurate, and less memory.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

赵峰,李庆华,金莉.一种主动容错的序列流并行分析算法.软件学报,2006,17(12):2416-2424

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  • 收稿日期:2005-10-08
  • 最后修改日期:2006-01-20
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