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摘要:
针对模式匹配的准确性和灵活性问题,提出了一种基于弱通配符的匹配算法,以快速定位重要的时间点,辅助用户决策.首先通过数据预处理得到编码字符串序列,然后定义具有特殊语义的弱通配符及区间长度,最后设计一种高效的模式匹配算法.在时序分析中,模式反映了数据的变化趋势,预示着事件的发生.传统的精确匹配受噪声的影响比较大,匹配的灵活性低.通过添加弱通配符可以兼顾匹配过程的灵活性和准确性.油田产量与股票交易数据实验表明,所提方法较精确匹配而言,能够更有效地找到符合用户要求的模式.
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文献信息
篇名 带弱通配符的模式匹配及其在时序分析中的应用
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 模式匹配 时间序列 弱通配符 数据预处理
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017
研究方向 页码范围 103-107
页数 5页 分类号 TP391
字数 5938字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.01.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闵帆 西南石油大学计算机科学学院 16 19 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式匹配
时间序列
弱通配符
数据预处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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