一种面向不确定数据流的模体发现算法

发布时间：2019-06-25 14:23

【摘要】：借鉴生物信息学中序列模式发现思想,提出了基于MEME(multiple expectation-maximization for motif elicitation)的不确定数据流模体发现算法。该算法根据不确定数据流的特点,设计了不确定滑动窗口的简化计算方法,改进了SAX(symbolic aggregate approximation)的符号化策略,用防空反导情报传感器网络中的一组不确定数据流验证了其可行性,通过植入不同数目模体的方法测试了其准确性,并在元组存在概率为1的条件下与已有算法进行比较,验证其有效性。
[Abstract]:Based on the idea of sequence pattern discovery in bioinformatics, an uncertain data stream motif discovery algorithm based on MEME (multiple expectation-maximization for motif elicitation) is proposed. According to the characteristics of uncertain data stream, the algorithm designs a simplified calculation method of uncertain sliding window, improves the symbolization strategy of SAX (symbolic aggregate approximation), verifies its feasibility with a set of uncertain data streams in air defense anti-missile information sensor network, tests its accuracy by implanting different number of modules, and compares it with the existing algorithms when the probability of tuple existence is 1.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;93527部队;93787部队;
【基金】：国家自然科学基金(61272011)
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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