【摘要】：借鑒生物信息學(xué)中序列模式發(fā)現(xiàn)思想,提出了基于MEME(multiple expectation-maximization for motif elicitation)的不確定數(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)了不確定滑動(dòng)窗口的簡(jiǎn)化計(jì)算方法,改進(jìn)了SAX(symbolic aggregate approximation)的符號(hào)化策略,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)證了其可行性,通過植入不同數(shù)目模體的方法測(cè)試了其準(zhǔn)確性,并在元組存在概率為1的條件下與已有算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證其有效性。
[Abstract]:Based on the idea of sequence pattern discovery in bioinformatics, an uncertain data stream motif discovery algorithm based on MEME (multiple expectation-maximization for motif elicitation) is proposed. According to the characteristics of uncertain data stream, the algorithm designs a simplified calculation method of uncertain sliding window, improves the symbolization strategy of SAX (symbolic aggregate approximation), verifies its feasibility with a set of uncertain data streams in air defense anti-missile information sensor network, tests its accuracy by implanting different number of modules, and compares it with the existing algorithms when the probability of tuple existence is 1.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;93527部隊(duì);93787部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272011)
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2505750