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1.
确定时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中诸如温度传感器等设备采集到的数据往往是不确定的,并且两条不确定时间序列之间的距离也是不确定的,所以现有的确定时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域。针对此问题,提出了基于统计学的规约算法,并且基于该算法提出了不确定时间序列相似性匹配的两种新型算法。在规约过程中,规约算法优化了不同背景下不确定时间序列的小概率点和奇异点的处理。在匹配过程中,首先提出了圆环匹配算法,它通过构建匹配圆环完成相似性匹配,并且通过多次重启提高相似性匹配的准确度和效率;然后在规约算法的基础上,提出了期望匹配的改进算法,它通过增加包络约束消除期望匹配算法中出现的误判问题。  相似文献   
2.
应用层组播作为IP组播的替代方案,具有简单灵活、容易部署的优点,在分布式多媒体通信领域获得了广泛的应用.但其存在组播树稳定性的问题,发展受到了限制.该文提出一种双路径组播树方案,采用两个组播树传输和转发不同内容的数据,在节点加入或者退出组播组时,不需要重新构建组播树,其它节点仍然可以接收到可接受的多媒体数据,从而减少故障恢复的时间,提高应用层组播的稳定性,改善应用层组播的性能.最后通过计算机仿真,表明该方案在节点加入和退出时减少了故障恢复时间,维护了组播树的稳定性,具有良好的性能改善和显著的优点,适合多媒体业务传输.  相似文献   
3.
由于不确定时间序列的长度很长,并且每个采样点的取值具有不确定性,导致了维度灾难和庞大的可能世界集,给不确定时间序列相似性匹配带来了巨大的困难,因此对不确定时间序列降维是实现对其方便存储、快速查询和相似性匹配的首要任务。不确定时间序列普遍采用小波变换的降维方法,但是该方法没有考虑到采样点之间的相关性。为解决该问题,提出一种基于概率统计和数据相关性的降维方法,该方法将不确定时间序列分为概率维度和时间维度,并分别对两维度进行降维。在时间维度,根据采样点之间的相关性,使用某个采样点代表后续相关度高的采样点;在概率维度,使用大概率点表示相邻的小概率点。实验效果表明:使用该方法对不确定时间序列进行降维后,降维序列可以保持原序列的变化趋势,压缩程度显著,并且可近似地恢复原序列。  相似文献   
4.
针对应用层组播树存在的稳定性的问题,在双路径组播方案的基础上,综合考虑节点度和节点在线时间对组播树构建的权重影响,定义节点稳定度,提出一种节点稳定度的双路径应用层组播树构建算法.在构建双路径组播树时,使节点稳定度高的叶子节点在第二棵组播树中距离源节点较近,并根据节点稳定度的改变动态调整双路径应用层组播树中节点的位置,使得节点退出或加入组播组时,不需要重新构建组播树也可以接收到传输的多媒体数据,从而降低组播树的中断次数,提高应用层组播稳定性,改善应用层组播的性能.通过计算机仿真,表明改进算法在组播节点动态改变时提高了组播树的稳定性,改善了性能,适合多媒体组播业务传输.  相似文献   
5.
为了保护社会网络的安全性,保证扰动后社会网络的可用性,提出谱半径和特征显著性(非随机化性)约束的多点扰动社会网络的方法。在扰动社会网络过程中,将社会网络的谱半径和特征显著性控制在一定的约束范围内,从而在保证扰动后社会网络的可用性同时,提高扰动后社会网络的隐私保护程度。理论上分析了该方法的安全性更好,并给出相应的算法。最后通过实验比较随机化后社会网络的调和平均最短距离、传递系数和特征显著性结构性质的变化情况,表明该方法能有效地保护社会网络的结构性质,提高扰动后的可用性。  相似文献   
6.
针对车辆监控调度系统的各种应用需求,抽象三类GPS监控兴趣模型:位置兴趣模型、路径兴趣模型和区域兴趣模型;充分利用车辆定位的历史轨迹信息,构建以上各类模型的解决方案和具体算法。实验结果证明算法具有很好的有效性和可靠性。  相似文献   
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