持续性实时监测数据的无偏风险挖掘仿真

• 作者: 张成叔 胡学钢
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 监测数据 实时 无偏估计 风险
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 160-162
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2676字
• 语种: 中文

摘要

持续性实时监测数据的挖掘和调度常用在战场监控、森林火警监测等领域。在对持续性实时监测数据调度和挖掘中，因为战场监控、森林火警等持续性实时监测数据的挖掘中存在物理干扰，会产生时间延迟等风险，需要对其进行无偏估计和风险转化，提高数据的挖掘和实时监测性能。提出一种基于聚集树的持续性实时监测数据的无偏风险挖掘算法，并进行仿真实现。构建持续性实时监测数据的采集和预处理模型，进行监测数据的聚集树关联性分析，求得数据无偏相位特征，得到数据挖掘的最短无偏时延估计值，求得持续性实时监测数据的无偏风险挖掘最优路径无偏估计值。实验结果表明，该算法能有效避免数据挖掘过程中产生的时间延迟风险，通过无偏估计和风险转化，提高数据的挖掘和实时监测性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	张成叔	合肥工业大学计算机与信息学院	20	25	3.0	4.0