【摘 要】
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数据流的变化往往表明产生数据流的时象特性可能发生了某种改变，具有需要进一步关注的领域含义，因此目前许多监控应用中需要对数据流的变化进行检测.同时，在很多应用中数据流的数据特征呈现出伪周期性，即数据特征在一定程度上会按照固定的时间间隔反复出现，但各个时间间隔内的数据出现规律又不会完全相同.在数据流上的现有变化检测算法并不适用于对出现密集程度较高的伪周期数据流周期间的变化进行检测本文对伪周期数据流变化
【机 构】
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国防科技大学 计算机学院,湖南 长沙 410073
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数据流的变化往往表明产生数据流的时象特性可能发生了某种改变，具有需要进一步关注的领域含义，因此目前许多监控应用中需要对数据流的变化进行检测.同时，在很多应用中数据流的数据特征呈现出伪周期性，即数据特征在一定程度上会按照固定的时间间隔反复出现，但各个时间间隔内的数据出现规律又不会完全相同.在数据流上的现有变化检测算法并不适用于对出现密集程度较高的伪周期数据流周期间的变化进行检测本文对伪周期数据流变化检测问题进行了研究，提出一种快速而高效的对出现密集程度较高的伪周期数据流周期间变化进行检测的方法.实验表明所提方法能有效的检测出伪周期数据流的变化.
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