【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,異常時(shí)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(shí)間效率低下的問題,提出了基于Hadoop的異常時(shí)間序列檢測算法。首先對時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理,然后在Hadoop的MapReduce操作中調(diào)用動態(tài)時(shí)間彎曲距離計(jì)算算法,實(shí)現(xiàn)了DTW距離計(jì)算的并行化,從而大大提高檢測速度。同時(shí)針對傳統(tǒng)DTW算法計(jì)算復(fù)雜度瓶頸問題以及傳統(tǒng)約束方法準(zhǔn)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(jìn)行局部限制,在確保準(zhǔn)確性的同時(shí)進(jìn)一步降低了時(shí)間、空間復(fù)雜度。Hadoop平臺下實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法既提高了檢測速度,又保證了檢測準(zhǔn)確率。

【參考文獻(xiàn)】

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6 林s，

本文編號：2567305