大数据嵌入式网络分析特定数据检测方法研究

发布时间：2018-02-23 22:30

本文关键词： 嵌入式特定数据基于链距离　出处：《计算机仿真》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对大数据嵌入式网络中特定数据准确检测,可以提高数据处理的效率。大数据嵌入式网络中的经常会加入一些外部数据,不断更新网络中特定数据的检测特性,而传统的基于特征的检测方法难以判断特定数据的更新频率,需要反复通过跳动窗口形式对特定数据的检测特性进行比较,降低了特定数据检测效率和精度。提出采用链距离估计的大数据嵌入式网络分析中特定数据检测方法,先利用链距离估计定义大数据嵌入式网络中特定数据的离群因子概念,提取特定数据主特征量,计算出特定数据检测概率密度值,得到基于链距离估计的特定数据检测的预测值,并融合于分数阶Fourier变换进行特定数据特征匹配处理,进行特定数据分类空间引导,构建K-L特定数据分类器,利用上述分类器实现了大数据嵌入式网络分析中特定数据检测。仿真结果证明,改进算法能有效提高大数据嵌入式网络分析中特定数据检测性能。
[Abstract]:Accurate detection of specific data in big data's embedded network can improve the efficiency of data processing. In big data's embedded network, some external data are often added and the detection characteristics of specific data in the network are constantly updated. However, the traditional feature-based detection method is difficult to judge the update frequency of specific data, so it is necessary to repeatedly compare the detection characteristics of specific data through the form of jumping window. The efficiency and precision of specific data detection are reduced. A method of specific data detection in big data embedded network analysis using chain distance estimation is proposed. Firstly, the concept of outlier factor of certain data in big data embedded network is defined by chain distance estimation. The main features of specific data are extracted, the detection probability density of specific data is calculated, the prediction value of specific data detection based on chain distance estimation is obtained, and the predicted value is fused into fractional Fourier transform to deal with specific data feature matching. The special data classifier K-L is constructed by guiding the special data classification space, and the specific data detection in big data embedded network analysis is realized by using the classifier mentioned above. The simulation results show that, The improved algorithm can effectively improve the performance of specific data detection in big data embedded network analysis.
【作者单位】：郑州大学软件与应用科技学院;中州大学信息工程学院;
【基金】：2015年郑州市科技计划项目(153PKJGG143)
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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