【摘 要】
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连续数据波段在数据流中具有很高的领域价值,它们能表达丰富的含义,因此形式非常复杂,其匹配识别过程也具有实时性的要求.针对这些特点及要求,这里提出了一种数据流上的复合
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,机器感知与智能教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60973002,60673113),国家科技支撑计划基金项目(2009BAH44B03),“核高基”国家科技重大专项基金项目(2010ZX01042-002-002-02)
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连续数据波段在数据流中具有很高的领域价值,它们能表达丰富的含义,因此形式非常复杂,其匹配识别过程也具有实时性的要求.针对这些特点及要求,这里提出了一种数据流上的复合模式在线匹配方法(OCPM).为了支持匹配目标的复杂形式,该方法用基模式刻画连续波段中的相对不变的基本波段,在基模式上定义操作符集,基模式通过操作符的复合运算生成目标模式.为了高效完成目标匹配,算法针对目标模式构建操作符树(PMOTree).操作符树的叶节点把数据流波段识别为基模式,然后根据树中不同类型节点对应的处理算法,自底向上完成目标模式的
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