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题名非干涉测试中的数据流处理算法
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作者
王莉莉
金惠华
张炯
尚利宏
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机构
北京航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第1期127-130,共4页
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基金
国防基金资助项目(51404020403HK0149)
国家部委基金支持项目
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文摘
嵌入式软件非干涉测试(NIT)方法[1]是一种不在被测软件中插桩的白盒测试方法,NIT以采集被测软件运行时处理器总线数据得到的数据流为依据进行分析,实现对被测软件的测试与评估[1]。NIT的关键问题在于如何实时分析处理器总线数据流,获得其实际执行的指令序列。为此提出了一种通用的实时数据流分析算法———滑动窗口分析算法,并对该算法的正确性、复杂度和工程实现进行讨论。
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关键词
非干涉测试
嵌入式软件测试
数据流算法
滑动窗口
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Keywords
Non-Interference Test
Embedded Software Test
Data Stream Algorithm
Gliding Window
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于动态滑动窗口的改进数据流聚类算法
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作者
许颖梅
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机构
商丘师范学院计算机与信息技术学院
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出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2014年第1期98-102,共5页
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基金
河南省基础与前沿技术研究计划项目(132300410395
122300410395)
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文摘
提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法DCluStream.该方法基于CluStream算法双层框架思想,在聚类特征中引入数据流入和流出滑动窗口的实际时间,动态调整窗口大小以适应有限内存;对历史数据通过时间衰减机制来降低它对新数据对象的影响,使聚类效果更好.实验结果表明,与CluStream相比,本算法处理数据的效率更高且相对节约内存.
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关键词
滑动窗口
数据流聚类算法
时间衰减机制
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Keywords
sliding window
data stream clustering algorithm
time decay mechanism
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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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题名数据流上自适应的稀疏Skyline挖掘
被引量：1
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作者
苏亮
邹鹏
贾焰
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期360-366,共7页
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基金
国家高科技研究发展计划(863计划)(2006AA01Z451
2006AA10Z237)资助~~
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文摘
Skyline查询的结果集为数据集中不被其他对象所"支配"的对象的全体.近年来,它在在线服务、决策支持和实时监测等领域的良好应用前景,使其成为数据管理与数据挖掘领域的研究热点.实际应用中,用户通常期望快速、渐进地获得Skyline计算结果,而流数据的连续、海量、高维等特性,使得在确保查询质量损失受控的前提下挖掘稀疏Skyline集合成为一个极具价值和挑战性的问题.本文首先提出一个新颖的概念:稀疏Skyline(Sparse-skyline),它采用一个Skyline对象来代表其周围ε-邻域内的所有Skyline对象;接着,给出了通过数据维度之间的相关性来自适应调整查询质量的两个在线算法;最后,理论分析和实验结果表明,与现有的Skyline挖掘算法相比,本文提出的方法具有良好的性能和效率,更适合于数据流应用.
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关键词
稀疏Skyline
自适应算法
数据流
数据挖掘
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Keywords
Sparse skyline
adaptive algorithm
data stream
data mining
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名SMJ:基于大纲的数据流多连接操作
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作者
尹田田
张俊虎
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机构
中国科学院自动化研究所中法联合实验室
青岛理工大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第5期1847-1851,共5页
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文摘
研究了Ad hoc网络的特点及应用情况,分析了在Ad hoc网络中传统数据流多连接查询处理策略所面临的问题,并在此基础上提出了一种基于大纲的多数据流连接优化算法(SMJ)。实验结果显示SMJ算法可以极大降低Ad hoc网络数据流连接查询处理的通信代价。
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关键词
自组织网络
大纲
数据流
多连接
多数据流连接算法
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Keywords
Ad hoc network
synopsis
data stream
multi-join
SMJ algorithm
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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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题名基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究
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作者
李俊鹏
王勇
白焱
李云杰
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2013年第2期207-211,共5页
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文摘
传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现。提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率。
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关键词
数据流挖掘
聚类算法
基于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM)
入侵检测
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Keywords
data stream mining
clustering algorithm
fuzzy clustering mining of data stream （SF- CM）
intrusion detection
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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