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991.
Zhen He X. Sean Wang Byung Suk Lee Alan C. H. Ling 《Knowledge and Information Systems》2008,15(1):31-54
Recently, periodic pattern mining from time series data has been studied extensively. However, an interesting type of periodic
pattern, called partial periodic (PP) correlation in this paper, has not been investigated. An example of PP correlation is
that power consumption is high either on Monday or Tuesday but not on both days. In general, a PP correlation is a set of
offsets within a particular period such that the data at these offsets are correlated with a certain user-desired strength.
In the above example, the period is a week (7 days), and each day of the week is an offset of the period. PP correlations
can provide insightful knowledge about the time series and can be used for predicting future values. This paper introduces
an algorithm to mine time series for PP correlations based on the principal component analysis (PCA) method. Specifically,
given a period, the algorithm maps the time series data to data points in a multidimensional space, where the dimensions correspond
to the offsets within the period. A PP correlation is then equivalent to correlation of data when projected to a subset of
the dimensions. The algorithm discovers, with one sequential scan of data, all those PP correlations (called minimum PP correlations)
that are not unions of some other PP correlations. Experiments using both real and synthetic data sets show that the PCA-based
algorithm is highly efficient and effective in finding the minimum PP correlations.
Zhen He is a lecturer in the Department of Computer Science at La Trobe University. His main research areas are database systems
optimization, time series mining, wireless sensor networks, and XML information retrieval. Prior to joining La Trobe University,
he worked as a postdoctoral research associate in the University of Vermont. He holds Bachelors, Honors and Ph.D degrees in
Computer Science from the Australian National University.
X. Sean Wang received his Ph.D degree in Computer Science from the University of Southern California in 1992. He is currently the Dorothean
Chair Professor in Computer Science at the University of Vermont. He has published widely in the general area of databases
and information security, and was a recipient of the US National Science Foundation Research Initiation and CAREER awards.
His research interests include database systems, information security, data mining, and sensor data processing.
Byung Suk Lee is associate professor of Computer Science at the University of Vermont. His main research areas are database systems, data
modeling, and information retrieval. He held positions in industry and academia: Gold Star Electric, Bell Communications Research,
Datacom Global Communications, University of St. Thomas, and currently University of Vermont. He was also a visiting professor
at Dartmouth College and a participating guest at Lawrence Livermore National Laboratory. He served on international conferences
as a program committee member, a publicity chair, and a special session organizer, and also on US federal funding proposal
review panel. He holds a BS degree from Seoul National University, MS from Korea Advanced Institute of Science and Technology,
and Ph.D from Stanford University.
Alan C. H. Ling is an assistant professor at Department of Computer Science in University of Vermont. His research interests include combinatorial
design theory, coding theory, sequence designs, and applications of design theory. 相似文献
992.
网格应用程序执行时间预测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
为了合理利用网格资源和改进应用程序的执行性能,需要对应用程序的执行时间进行实时预测,为任务调度系统和网格用户提供调度依据.本文工作建立了执行时间预测系统,周期性的产生预测信息并转换为统一格式注册到网格信息服务中.本文使用资源映射方法预测应用程序执行时间,并且设计一组实验测试系统性能.实验结果表明,本系统能够低开销,灵敏地预测执行时间,并且预测误差较小. 相似文献
993.
首先介绍基于服务体/执行流模型的操作系统Minicore的基本特征,进而详细讨论了如何利用内核态功能实现二进制Linux应用代码的高效兼容运行方法,以及Minicore中Linux运行环境服务体设计的关键技术和解决方案,并给出了实验测试数据以说明所提出技术的有效性. 相似文献
994.
提出一种适合基于P2P的MMOG的防止及检测欺骗机制.该机制采用防止和检测两种方法解决欺骗问题,分别为改进的NEO协议和RMbCD算法.在NEO协议中使用双边假设检验动态调整帧长度;在RMbCD算法中待检测游戏参数阈值随玩家信誉动态改变.实验结果表明,动态调整帧长度可以有效降低网络状况对游戏响应性的影响,待检测参数阈值动态改变可以有效降低原欺骗检测算法的误判率,游戏参数动态改变使算法具有较好的自适应性.此外本文提出的防止及检测欺骗方案还可以同时解决多种类型的欺骗,具有很好的安全性. 相似文献
995.
基于极坐标区间运算的2D形状匹配 总被引:2,自引:0,他引:2
形状匹配是遥感图像目标识别、字符识别、手形识别和步态识别等任务中的关键步骤之一.针对刚体识别任务中形状匹配易受方向、尺度和位置等仿射变化量影响的情况,提出了一种新的基于极坐标区间运算的2D形状匹配算法.该算法首先以形状区域的中心点为极点,区域的最长轴方向为极轴,对形状区域进行归一化的极坐标变换;然后定义了同一角度对应的区域内点区间之间的运算;最后定义了两个区域归一化极坐标变换结果在区间运算下的相似度函数,用以表征两个区域之间的匹配度.从可见光遥感图像中提取的实物图像实验结果证明,该方法能够有效归类相似形状,并能区分各类不同的形状. 相似文献
996.
为了克服微分进化的局部收敛问题,通过模拟游牧民族的迁徙机制,提出一种迁徙策略,将其与差分进化算法相结合,得到一种迁徙差分进化算法新范式,利用集成技术,发挥各种差分进化算法的优点,提高算法的全局搜索能力。通过生物序列模体识别实验,验证了该算法的有效性。 相似文献
997.
中药数据的不规范,使预处理成为数据挖掘系统中的一个重要过程。该文开发中药特性信息数据挖掘系统,介绍系统结构与挖掘流程,分析中药数据的特征,对数据进行预处理,包括过滤噪声数据、中医药术语规范化、缺损数据处理、剂量单位规范化、作用度规一化、功效量化等。 相似文献
998.
最大团问题MCP(Maximum Clique Problem)在国外得到了广泛的研究,在国内刚起步,是一类NP完全问题。传统的确定性算法不能有效地进行求解。定义了MCP;介绍了使用启发式算法求解MCP的研究进展;综述了几种典型的智能搜索算法;分析了使用这些典型算法求解MCP的基本思想;研究了这些智能算法在求解MCP时的特点及性能。 相似文献
999.
一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法. 相似文献
1000.
基于粗糙集理论,针对高斯噪声和脉冲噪声,分别采用高斯模板和中值滤波技术,提出了图像平滑算法.这两种算法在去噪的同时,都能够很好地保持图像细节,并且简单易行、处理速度快、使用范围广.通过实验,该算法对灰度图像和彩色图像的处理效果较之传统的处理方法,质量上有较大的提高. 相似文献