【摘 要】
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不确定数据流对处理过程有独特的需求,如存储空间有限、响应时间很短、需要连续处理、数据无限等,这对数据流的处理算法,特别是耗时耗内存较多的连接操作提出了挑战.针对大规模不确定数据流并行连接所存在的速度和内存消耗问题,提出了多核处理器上不确定数据流并行连接和内存溢出时自适应处理的一系列算法,能够高速在线处理并发不确定数据流.在此基础上,针对道路各个卡口监控到的不确定数据流,提出一种实时发现套牌车的方法
【机 构】
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宁波大学 信息科学与工程学院, 宁波 315211 南京理工大学 计算机科学与技术学院,南京 21
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不确定数据流对处理过程有独特的需求,如存储空间有限、响应时间很短、需要连续处理、数据无限等,这对数据流的处理算法,特别是耗时耗内存较多的连接操作提出了挑战.针对大规模不确定数据流并行连接所存在的速度和内存消耗问题,提出了多核处理器上不确定数据流并行连接和内存溢出时自适应处理的一系列算法,能够高速在线处理并发不确定数据流.在此基础上,针对道路各个卡口监控到的不确定数据流,提出一种实时发现套牌车的方法.实验采用真实数据、均匀数据、高斯数据进行评估,证明算法具有良好的性能,其处理速度比内存数据库Timesten速度提高约2-8 倍,能够满足实时交通套牌车监控的需求.
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