【摘 要】
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传统的突变点检测方法多以离线为主，无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题，文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略，提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础，通过缓冲区模型实时接收在线时序数据流，并将数据转移到数据接收器中；随后，在数据接收器中使用滑动窗口随机交叠策略对数据流进行切分；最后，在子数据流中用TSTKS算法对数据进行多突变点在线检测。仿真数据和
【基金项目】
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国家自然科学基金（61305081，61104154）； 上海市自然科学基金（16ZR1401300，16ZR1401200）；
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传统的突变点检测方法多以离线为主，无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题，文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略，提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础，通过缓冲区模型实时接收在线时序数据流，并将数据转移到数据接收器中；随后，在数据接收器中使用滑动窗口随机交叠策略对数据流进行切分；最后，在子数据流中用TSTKS算法对数据进行多突变点在线检测。仿真数据和癫痫病人的肌电数据等实验结果表明，文中所提方法具有时耗较短、准确率较高等优点，可作为大规模时序数据流的在线分析的备选方案。
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