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题名基于Hadoop的不确定异常时间序列检测
被引量：3
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作者
李斌
张建平
刘学军
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机构
南京工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1066-1072,共7页
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基金
国家公益性科研专项项目(201310162
201210022)
连云港科技支撑计划项目(SH1110)
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文摘
无线传感器网络中,传感器的采集与无线网络的传输等均可能带来时间序列的不确定性,而大数据时代的到来使得传统不确定异常时间序列检测研究面临时间效率低下的问题,为此提出基于Hadoop的不确定异常时间序列检测算法。首先对不确定时间序列进行压缩变换,使不确定数据量大大减少,然后利用Map Reduce架构调用基于期望距离的不确定时间序列下的DTW算法,实现算法的并行化处理,降低算法时间复杂度。同时针对Hadoop集群任务级调度分配方法在运行中负载分配不均现象,提出Hadoop集群优化方法,明显缩减集群总任务时间,使得节点资源的利用更为合理。Hadoop平台下实验结果验证显示,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。
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关键词
无线传感器网络
不确定异常时间序列
Hadoop集群优化
压缩
动态时间弯曲
期望距离
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Keywords
wireless sensor network
uncertain abnormal time series
Hadoop optimization
compress
dynamic timewarping
expected distance
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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