本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點(diǎn)：模體發(fā)現(xiàn)　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：該文針對(duì)多屬性不確定數(shù)據(jù)流的頻繁模式發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,借鑒生物信息學(xué)中的模體發(fā)現(xiàn)思想,提出了一種基于MEME(Multiple Expectation-maximization for Motif Elicitation)的多屬性不確定數(shù)據(jù)流模體發(fā)現(xiàn)算法。該算法根據(jù)不確定數(shù)據(jù)流的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于混合型模型的不確定滑動(dòng)窗口更新計(jì)算方法,改進(jìn)了SAX(Symbolic Aggregate appro Ximation)的符號(hào)化策略,提出了不同滑動(dòng)窗口下多屬性模體的相似性分析方法。在實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,用防空反導(dǎo)情報(bào)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一組不確定數(shù)據(jù)流驗(yàn)證了其功能,通過(guò)植入不同數(shù)目的模體測(cè)試了其發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率,并在元組有效概率設(shè)置為1的條件下與已有算法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明:該算法可以較準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)多屬性不確定數(shù)據(jù)流中的頻繁模式。
[Abstract]:In order to solve the problem of frequent pattern discovery in multi-attribute uncertain data flow, the motif discovery idea in bioinformatics is used for reference in this paper. A multi-attribute uncertain data stream motif discovery algorithm based on MEME(Multiple Expectation-maximization for Motif licitation is proposed. According to the characteristics of uncertain data flow, a hybrid model based method for updating uncertain sliding windows is designed. The symbolization strategy of SAX(Symbolic Aggregate appro simulation is improved, and the similarity analysis method of multi-attribute motifs under different sliding windows is proposed. In the experiment, a set of uncertain data streams in anti-aircraft anti-missile intelligence sensor network are used to verify its function. By implanting different numbers of motifs, the detection accuracy is tested and compared with the existing algorithms under the condition that the effective probability of tuple is set to 1. The results show that the algorithm can accurately detect frequent patterns in multi-attribute uncertain data streams.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272011)~~
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(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)：1693835