本文關(guān)鍵詞： 嵌入式 特定數(shù)據(jù) 基于鏈距離　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)中特定數(shù)據(jù)準(zhǔn)確檢測(cè),可以提高數(shù)據(jù)處理的效率。大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)常會(huì)加入一些外部數(shù)據(jù),不斷更新網(wǎng)絡(luò)中特定數(shù)據(jù)的檢測(cè)特性,而傳統(tǒng)的基于特征的檢測(cè)方法難以判斷特定數(shù)據(jù)的更新頻率,需要反復(fù)通過(guò)跳動(dòng)窗口形式對(duì)特定數(shù)據(jù)的檢測(cè)特性進(jìn)行比較,降低了特定數(shù)據(jù)檢測(cè)效率和精度。提出采用鏈距離估計(jì)的大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)分析中特定數(shù)據(jù)檢測(cè)方法,先利用鏈距離估計(jì)定義大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)中特定數(shù)據(jù)的離群因子概念,提取特定數(shù)據(jù)主特征量,計(jì)算出特定數(shù)據(jù)檢測(cè)概率密度值,得到基于鏈距離估計(jì)的特定數(shù)據(jù)檢測(cè)的預(yù)測(cè)值,并融合于分?jǐn)?shù)階Fourier變換進(jìn)行特定數(shù)據(jù)特征匹配處理,進(jìn)行特定數(shù)據(jù)分類空間引導(dǎo),構(gòu)建K-L特定數(shù)據(jù)分類器,利用上述分類器實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)分析中特定數(shù)據(jù)檢測(cè)。仿真結(jié)果證明,改進(jìn)算法能有效提高大數(shù)據(jù)嵌入式網(wǎng)絡(luò)分析中特定數(shù)據(jù)檢測(cè)性能。
[Abstract]:Accurate detection of specific data in big data's embedded network can improve the efficiency of data processing. In big data's embedded network, some external data are often added and the detection characteristics of specific data in the network are constantly updated. However, the traditional feature-based detection method is difficult to judge the update frequency of specific data, so it is necessary to repeatedly compare the detection characteristics of specific data through the form of jumping window. The efficiency and precision of specific data detection are reduced. A method of specific data detection in big data embedded network analysis using chain distance estimation is proposed. Firstly, the concept of outlier factor of certain data in big data embedded network is defined by chain distance estimation. The main features of specific data are extracted, the detection probability density of specific data is calculated, the prediction value of specific data detection based on chain distance estimation is obtained, and the predicted value is fused into fractional Fourier transform to deal with specific data feature matching. The special data classifier K-L is constructed by guiding the special data classification space, and the specific data detection in big data embedded network analysis is realized by using the classifier mentioned above. The simulation results show that, The improved algorithm can effectively improve the performance of specific data detection in big data embedded network analysis.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)軟件與應(yīng)用科技學(xué)院;中州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：2015年鄭州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(153PKJGG143)
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1527877