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基于最窄平行四边形的数据流突变检测算法
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433 华东师范大学软件学院,上海,200062 复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60673134,60673134)
中文摘要:

数据流上的突变检测在网络流量监测、金融风险分析、传感器网络等领域都有着十分广泛的应用.传统的突变检测算法只能对流上的聚集函数值进行检测,这在实际应用中往往不能满足用户的需求.提出了一种新颖的数据流上的突变检测算法,即最窄平行四边形法.该方法用一系列很窄的平行四边形来表示流上具有相同趋势的点,并保证每个点的误差不超过平行四边形宽度的一半.于是,对等距到达的数据,便可根据所得的平行四边形还原其中的每一个点,从而实现基于任意类型函数的突变检测.此外,对最窄平行四边形算法作了改进,使其时间复杂度降为O(h),其中h为平行四边形内凸包的顶点个数.最后,通过在两个真实数据集上的实验,以及与现有突变检测算法的比较,验证了最窄平行四边形算法在时间和空间上的高效性.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349