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基于情节规则匹配的数据流预测
被引量：
2
1
作者
朱辉生
汪卫
施伯乐
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期1183-1194,共12页
提出了一种数据流预测算法Predictor.该算法为每个待匹配的一般形式的情节规则分别使用了一个自动机,通过单遍扫描数据流来同时跟踪这些自动机的状态变迁,以搜索每个规则前件最近的最小且非重叠发生.这样不仅将无界的数据流映射到有限...
提出了一种数据流预测算法Predictor.该算法为每个待匹配的一般形式的情节规则分别使用了一个自动机,通过单遍扫描数据流来同时跟踪这些自动机的状态变迁,以搜索每个规则前件最近的最小且非重叠发生.这样不仅将无界的数据流映射到有限的状态空间,而且避免了对情节规则的过于匹配.另外,算法预测的结果是未来多个情节的发生区间和发生概率.理论分析和实验评估表明,Predictor具有较高的预测效率和预测精度.
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关键词
数据流
情节规则
最近的最小且非重叠发生
预测
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题名
基于情节规则匹配的数据流预测
被引量：
2
1
作者
朱辉生
汪卫
施伯乐
机构
泰州师范高等专科学校
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期1183-1194,共12页
基金
国家自然科学基金(61003001
61103009)
国家重点基础研究发展计划(973)(2005CB321905)
文摘
提出了一种数据流预测算法Predictor.该算法为每个待匹配的一般形式的情节规则分别使用了一个自动机,通过单遍扫描数据流来同时跟踪这些自动机的状态变迁,以搜索每个规则前件最近的最小且非重叠发生.这样不仅将无界的数据流映射到有限的状态空间,而且避免了对情节规则的过于匹配.另外,算法预测的结果是未来多个情节的发生区间和发生概率.理论分析和实验评估表明,Predictor具有较高的预测效率和预测精度.
关键词
数据流
情节规则
最近的最小且非重叠发生
预测
Keywords
data stream
episode rule
the latest minimal and non-overlapping occurrence
prediction
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于情节规则匹配的数据流预测
朱辉生
汪卫
施伯乐
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
2
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