检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2019年第6期42卷 1351-1366页

作者：周忠玉皮德常南京航空航天大学计算机科学与技术学院

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星... 详细信息

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星的遥测数据中揭示卫星可能存在的潜在故障.卫星遥测是持续不断进行的,所以其数据流存在数据量大、传输速度快和数据重复性高的特点.如果采用一般的稀有模式挖掘方法来挖掘卫星数据流,尽管其速度比频繁模式挖掘快,但总体上仍然较慢,不能满足卫星实时监测的需要.针对上述问题,本文提出一种可快速找出卫星遥测数据流中隐藏信息的最小稀有模式挖掘方法,它具有如下优点:(1)无需卫星领域知识;(2)引用滑动窗口技术并将主观参数(窗口尺寸)客观化,使得算法能够实时地处理数据流;(3)通过仅挖掘最小稀有模式方式来提高算法的挖掘效率;(4)该算法使用双向遍历技术提高算法的运行速度.从某在轨卫星的遥测数据流中选取10个关键特征参数进行算法验证.实验结果表明,本文所提算法能有效地从卫星遥测数据流中挖掘出全部的最小稀有模式,并且其挖掘速度比现有的方法快.

关键词：最小稀有模式卫星遥测数据流自顶向下自底向上双向遍历模式挖掘数据挖掘

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遥测时序数据稀有模式挖掘及应用

遥测时序数据稀有模式挖掘及应用

引用

作者：周忠玉南京航空航天大学

学位级别：硕士

卫星遥测数据是典型的时序数据,蕴含了大量的客观规律。稀有模式是一种不常见的数据模式,通常用于专家领域的知识分析,可以从遥测时序数据中揭示出隐藏的罕见规律和异常信息。本文以某卫星的遥测时序数据为研究对象,对最小稀有模式挖掘... 详细信息

卫星遥测数据是典型的时序数据,蕴含了大量的客观规律。稀有模式是一种不常见的数据模式,通常用于专家领域的知识分析,可以从遥测时序数据中揭示出隐藏的罕见规律和异常信息。本文以某卫星的遥测时序数据为研究对象,对最小稀有模式挖掘和完全稀有模式挖掘展开了深入的研究,并将其应用到卫星异常检测领域。(1)遥测时序数据具有数据量大、维度高和重复性高的特点。针对频繁模式无法反应罕见规律,以及现有的稀有模式挖掘方法难以高效地分析卫星大数据流的问题,提出了一种可快速发现遥测数据流中隐藏信息的最小稀有模式挖掘方法。该方法具有如下优点:1)无需卫星领域知识;2)引用滑动窗口技术并将主观参数(窗口尺寸)客观化;3)通过仅挖掘最小稀有模式的方式来提高算法的挖掘效率;4)使用双向遍历技术提高算法的运行速度。实验结果表明,该方法能有效地从遥测数据流中挖掘出全部的最小稀有模式,并且其挖掘速度比现有的方法快。(2)完全稀有模式是一种仅包含稀有项的稀有模式,在药物不良反应检测、罕见症状的疾病预测和卫星异常检测等专家领域起着非常重要的作用。但是现存的完全稀有模式挖掘方法时间效率低,且无法挖掘遥测大数据流。针对上述问题,提出了两种新的算法,即基于BitSet结构的完全稀有模式挖掘方法和基于改进的FP树结构的完全稀有模式挖掘方法。前者需要扫描1次数据库,后者需要扫描2次数据库,且无需生成候选项集。实验结果表明,这两种算法能高效地从卫星遥测大数据流中挖掘出完全稀有模式,并且可以应用于其他领域。(3)异常检测是分析卫星数据流的一种常用方法,其目的是为了保证卫星稳定运行,延长卫星寿命。在现有的异常检测方法中,大多数方法通过计算点的距离来解决某些特定的异常检测问题。但对于遥测数据流的异常检测,这些方法仍然存在许多问题。由于卫星遥测数据流的数据量大、维度高,所以这些方法的计算成本较高,不能快速地处理卫星数据流,也无法找出全部的异常,并且这些方法大多数是基于静态数据集或普通数据流的,无法满足卫星遥测数据的处理需求。为了能够高效地处理卫星遥测数据流,本文提出了一种基于稀有模式的异常检测方法。该方法以最小稀有模式作为输入子空间,通过计算新异常识别因子的值来判断遥测数据中存在的异常。实验结果表明,该方法可以应用于卫星领域的异常挖掘,而且优于目前现有的方法。

关键词：遥测时序数据最小稀有模式完全稀有模式异常检测双向遍历 BitSet

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