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基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法
被引量：
1
1
作者
唐达
刘畅
+1 位作者
岳前进
张建英
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期772-775,共4页
为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出了一种基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法:AWRS/BTSW算法.算法根据流数据的到达时间和变化情况,赋予流数据一定的键值,根据流数据的键值并结合skipping因子生成概要数据.在深海平台监...
为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出了一种基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法:AWRS/BTSW算法.算法根据流数据的到达时间和变化情况,赋予流数据一定的键值,根据流数据的键值并结合skipping因子生成概要数据.在深海平台监测系统中,流数据变化不确定,算法可以根据数据的变化情况动态调整抽样方式,在数据变化不稳定的情况下,生成概要数据的准确性高;在数据变化稳定的情况下,生成概要数据的效率高.
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关键词
流数据
awrs/btsw算法
键值
skipping因子
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题名
基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法
被引量：
1
1
作者
唐达
刘畅
岳前进
张建英
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
大连理工大学工程力学系
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期772-775,共4页
基金
国家科技重大专项资助项目(2008ZX05026-06-03)
文摘
为了构建传感器网络流数据的概要数据,给出了一种基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法:AWRS/BTSW算法.算法根据流数据的到达时间和变化情况,赋予流数据一定的键值,根据流数据的键值并结合skipping因子生成概要数据.在深海平台监测系统中,流数据变化不确定,算法可以根据数据的变化情况动态调整抽样方式,在数据变化不稳定的情况下,生成概要数据的准确性高;在数据变化稳定的情况下,生成概要数据的效率高.
关键词
流数据
awrs/btsw算法
键值
skipping因子
Keywords
stream data
awrs/
btsw
algorithm
key value
skipping factor
分类号
TP31 [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
基于时间滑动窗口的自适应加权随机抽样算法
唐达
刘畅
岳前进
张建英
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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