一种基于频繁模式的时间序列分类框架

如何提取和选择时间序列的特征是时间序列分类领域两个重要的问题。该文提出MNOE(Mining Non- Overlap Episode)算法计算时间序列中的非重叠频繁模式,并将其作为时间序列特征。基于这些非重叠频繁模式,该文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述时间序列。根据似然比检验原理,从理论上推导出频繁模式在时间序列中出现的次数和EGMAMC模型是否能显著描述时间序列之间的关系;根据信息增益定义,选择能显著描述时间序列的频繁模式作为时间序列特征输入分类模型。在UCI (University of California Irvine)公共数据集和实际智能楼宇数据集上的实验表明,选择频繁模式作为特征进行分类的准确率、召回率和F-Measure均优于不选择频繁模式作为特征的分类结果。高效的计算和有效的选择非重叠频繁模式作为时间序列特征有助于提高时间序列分类模型的各项评价指标。     

一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法

发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP—Tree(Frequent Pattern Tree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP—growth(Maximum Frequent Pattern growth)，其发现过程中不需要产生候选(项目)集，从而提高了挖掘效率。由实验结果表明，此算法在发现最大频繁项目集方面具有很好的性能。     

一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法

相对于传统的频繁模式挖掘,加权频繁模式挖掘能发现更有价值的模式信息.针对数据流中的数据只能一次扫描,本文提出了一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法WFP-SW(Sliding Window based Weighted Frequent Pattern minig),算法采用WE-tree(Weighted Enumeration Tree)存储模式和事务信息,利用虚权支持度维持模式的向下闭合特性,同时获取临界频繁模式.对临界频繁模式进一步计算其加权支持度获取加权频繁模式,使得计算更新模式更加便捷.实验结果显示算法具有较高的挖掘效率并且所需的内存更少.     

基于数据挖掘技术的软件缺陷检测方法研究

针对经典频繁子图挖掘算法FFSM(Fast Frequent Subgraph Mining)无法处理有向多重图、无法得到有向频繁子图和大量的虚假警报的缺点,在其基础上提出一种新的频繁子挖掘算法HFFSM(Higher-performance Fast Frequent Subgraph Mining)。通过实验对比分析HFFSM和FFSM表明,HFFSM算法能够很好地处理有向多重图并输出有向频繁子图,并且减少了算法应用时的虚假警报,在算法效率上略有提高,而边的方向上的改进大大提高了算法的整体表现和实用性。     

并行MCMC算法的SAR影像分割

MCMC(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法采用顺序改变表征像素类属性的标号变量值会导致算法运算时间长、收敛速度慢等问题。为此,本文提出并行化改变像素标号值的MCMC方案,在贝叶斯推理框架下,依据高斯分布及MRF(Markov Random Field, MRF)模型建立SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR)影像分割模型,设计实现基于多线程的并行采样方案;为了解决MRF标号场中邻域像素标号相关性问题,提出独立的像素并行采样的准则;同时,限制并行线程的数量,以保证采样的随机性。运用传统的串行算法和提出的并行算法对模拟和真实SAR影像进行影像分割实验;定性和定量的时间和精度评价结果表明:该方案在不影响分割精度的前提下大幅缩短影像分割时间,提高了效率。      

加权最大频繁项目集挖掘算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现最大频繁项目集是关联规则挖掘中的重要问题.最大频繁项目集挖掘是在数据库中各属性之间是平等的情况下进行的,但现实中并非如此.频繁模式树(Frequent Pattern Tree,FP-Tree)已不能满足要求.为此提出了一个有效的基于加权FP-Tree的加权最大频繁项目集挖掘算法,其挖掘过程中不需要产生候选项目集.并通过实例说明了此算法的挖掘过程.实验结果表明此算法是有效的并且有较好的扩展性.     

噪声的随机微分方程模型与应用

研究使用随机微分方程(SDEs)产生各种噪声的时间序列样本,该SDEs等效于一个Markov扩散过程.由Markov扩散过程的平稳分布可以得到SDEs模型中漂移系数和扩散系数与待求噪声所满足的概率密度函数之间的解析关系,从而可以确定SDEs模型中的系数.给出了一种线性幂函数的扩散系数模型,讨论了此种类型的扩散系数对SDEs数值算法的影响.给出了SDEs模型的数值算法,并针对复杂随机变量提出了两种不同的SDEs模型生成方法.以Rayleigh分布和x2分布为例进行仿真分析,验证本文所提方法的准确性和有效性.     

基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测

为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layer Distributed Denial of Service, App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorithm based on Maximal Frequent Sequential Pattern mining)检测模型。该模型在对正常Web访问序列数据库(Web Access Sequence Database, WASD)及待检测WASD进行最大频繁序列模式挖掘的基础上,引入序列比对平均异常度,联合浏览时间平均异常度、请求循环平均异常度等有效检测属性,最终实现攻击行为的异常检测。实验证明：ADA_MFSP模型不仅能有效检测各类App-DDoS攻击,且有良好的检测灵敏度。     

移动通信用户时空行为分析算法研究及系统实现

为了挖掘移动用户行为，提出了基于密度聚类的移动用户热点区域识别算法及融合加权频繁模式（Frequent Pattern,FP）树和最长公共子序列（Longest Common Subsequence,LCSS）算法的移动用户出行频繁轨迹模式提取方法。首先说明与思路相关的概念，其次采用密度聚类方法来识别城市的热点区域，最后融合加权FP树和LCSS算法来提取移动用户出行轨迹模式，并对算法在工程中的应用路径及应用效果进行了说明。     

FSP:一种基于图论的频繁结构模式挖掘算法

研究在图集中挖掘频繁结构模式的方法，并提出了一种发现频繁结构的新算法FSP（Frequent Structure Pattem Mining），通过在图中建立了一种新的字典顺序，并把每个图映射成唯一的最小DFS编码作为图的规范形式，从而把图转换成一个序列。基于这种字典顺序，FSP算法不需要生成候选，采用深度优先搜索策略挖掘频繁连通子图。试验结果显示，FSP算法在性能上优于以前的算法。     

针对垂直数据分布数据库的一种关联规则挖掘算法

频繁模式树算法是一种优秀的关联规则挖掘算法．频繁模式树算法的挖掘对象是水平数据分布的数据库，现实中有大量数据垂直分布的数据库不能直接应用频繁模式树算法进行挖掘．本文针对垂直数据分布的数据库，提出一种有效的频繁模式树生长算法，只需两次数据库扫描，即可生成相应的频繁模式树．     

快速挖掘频繁模式算法研究与实现

针对关联规则中频繁模式挖掘的效率问题进行了研究,提出了一种快速挖掘频繁模式的新算法。该算法采用一个动态更新的连接项集对n项频集中的项目进行项目增长的原理,求得所有频繁项集。通过研究分析可以看出:算法只需对数据库一次扫描;增强了产生候选项的针对性和有效性;提高了候选项的支持事务计数的效率;在求解最大频繁项集时,由于求解过程中无需用到大量的中间结果,节省了内存空间。给出了算法的实现。通过对实验结果的性能对比分析,表明算法是可行的,有效的。     

一种用于生物网络数据的频繁模式挖掘算法

 频繁模式挖掘是生物网络数据分析中的一个核心问题,对于研究生物网络的组织结构和功能模块具有重要意义.本文提出了子图环分布的概念并构造了子图搜索算法,提高了搜索效率.其次设计了动态抽样算法计算子图频率,用于提高非穷举搜索的精度.利用4个真实生物网络数据进行仿真实验研究,验证了本文算法在效率和精度上相对于现有算法的优势.     

基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法

为了提升用户体验,降低运营商的成本,将播放最多的视频内容提前放入用户侧缓存是业界的通用做法,如何有效预测视频播放热度已经成为业界热点问题。针对传统预测算法非线性映射能力差、预测精度低及自适应性弱等缺点,提出基于神经网络与马尔可夫组合模型的视频流行度预测算法（Mar-BiLSTM）,该算法通过构建双向长短期记忆（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）网络模型可以保留时间序列两个方向的信息依赖;同时在避免引入外部变量导致模型复杂度增加的情况下,利用马尔可夫性质进一步提高了模型的预测精度。实验结果表明,与传统的时间序列和经典的神经网络算法相比,所提算法提升了视频流行度预测的准确性、时效性,并降低了计算量。     

A LFP-tree based method for association rules mining in telecommunication alarm correlation analysis

The mining of association rules is one of the primary methods used in telecommunication alarm correlation analysis,of which the alarm databases are very large.The efficiency of the algorithms plays an important role in tackling with large datasets. The classical frequent pattern growth(FP-growth) algorithm can produce a large number of conditional pattern trees which made it difficult to mine association rules in are telecommunication environment.In this paper,an algorithm based on layered frequent pattern tree(LFP-tree) is proposed for mining frequent patterns. Efficiency of this alagorithm is achieved with following techniques:1) All the frequent patterns are condensed into a layered structure,which can save memory time but also be very useful for updating the alarm databases.2) Each alarm item can be viewed as a triple,in which t is a Boolean vaviable that shows the item frequent or not.3) Deleting infrequent items with dynamic pruning can avoid produce conditional pattern sets. Simulation and analysis of algorithm show that it is a valid method with better time and space efficiency,which is adapted to mine association rules in telecommunication alarm correlation analysis.     

一种基于TDOA重构的蜂窝网定位服务NLOS误差消除方法

在非视距传播(NLOS)环境中，到达时间差(TDOA)测量值受NLOS误差的影响而产生偏差^[1]，使得Chan算法^[2]的定位性能显著下降。基于NLOS误差的先验信息，利用平均超量时延和均方根时延扩展之间的关系，本文为基于移动台(MS)的定位方案提出了一种建立在TDOA测量值重构和Chan算法基础上的改进算法，使得平均超量时延的影响显著下降。分析和仿真结果表明，与Chan算法相比，该算法的定位性能显著提高。     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。     

Two-Layer multistate Markov model for modeling a 1.8 GHz narrow-band wireless propagation channel in urban Taipei city

An accurate propagation channel model is crucial for evaluating the performance of a communication system. A propagation channel can be described by a Markov model with a finite number of states, each of which is considered to be quasi-stationary over a short period. This work proposes a two-layer multistate Markov model. Instead of a large Markov transition matrix used in a conventional single-layer Markov model, two small Markov transition matrices are employed by a two-layer Markov model to reduce the computational complexity of the model without increasing the memory requirements. The proposed approach characterizes the multiplicative processes of a propagation channel as shadowing and fast fading. Each type of fading is considered as several channel states and each of the states corresponds to a specific mixed Rayleigh-lognormal distribution. Numerical results reveal that the statistical properties of the simulated data are quite close to those obtained from the measurements; indeed, the proposed two-layer Markov model is more accurate and less complex, and requires less memory than the single-layer Markov model. Furthermore, the proposed two-layer Markov model enables the fading statistics and error probability performance of a quadrature phase-shift keying modulation scheme in a typical urban Taipei environment to be more accurately predicted. Besides, it can easily be applied to similar environmental scenarios.