發(fā)布時間：2019-11-29 03:40

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡中,異常時間序列的研究具有十分重要的意義。針對傳統(tǒng)研究在海量數(shù)據(jù)環(huán)境中時間效率低下的問題,提出了基于Hadoop的異常時間序列檢測算法。首先對時間序列進行預處理,然后在Hadoop的MapReduce操作中調(diào)用動態(tài)時間彎曲距離計算算法,實現(xiàn)了DTW距離計算的并行化,從而大大提高檢測速度。同時針對傳統(tǒng)DTW算法計算復雜度瓶頸問題以及傳統(tǒng)約束方法準確率較低問題,提出了基于顯著特征匹配的局部約束算法,對彎曲路徑進行局部限制,在確保準確性的同時進一步降低了時間、空間復雜度。Hadoop平臺下實驗結(jié)果表明,該方法既提高了檢測速度,又保證了檢測準確率。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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7 ;A High-level Image Sequence Fusion Algorithm for Human Detection[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

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相關(guān)博士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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6 林s，

本文編號：2567305