【摘 要】
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流式数据处理系统中常常要提取出事件的模板,进而针对将来发生在流式数据上的事件做预测分析处理.针对目前的流式数据系统中存在的事件模板的构建过程计算量过大,使用的数据
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0801406)资助;辽宁省重点研发计划项目(2017231011)资助;国家自然科学基金项目(61472169,61502215,51704138)资助
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流式数据处理系统中常常要提取出事件的模板,进而针对将来发生在流式数据上的事件做预测分析处理.针对目前的流式数据系统中存在的事件模板的构建过程计算量过大,使用的数据节点较多,误差较大等问题,文本提出一种基于B-Spline曲线的流式数据事件模板构建方法.该方法首先给出了流式数据上的事件和事件模板的定义,在此基础上确定了基本尺度事件,基于该事件给出了基于线性变换变的流式数据事件的归一化处理方法.其次,本文提出使用B-Spline曲线来进行事件模板的拟合,采用均匀的节点矢量,通过遗传算法求解B-Spline的控制节点.实验表明,本文提出的方法能有效的减小事件模板构建过程中存在的计算量过大,使用数据节点较多、误差较大等问题,具有较高的可用性.
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