导读:本文包含了子序列匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据流,子序列匹配,动态时间弯曲,切比雪夫近似
子序列匹配论文文献综述
梅寒蕾,蔡青林,陈岭,孙建伶[1]（2015）在《一种基于动态时间弯曲的数据流子序列匹配系统》一文中研究指出随着工业生产中数据源的不断增加,人们对数据流的处理需求日益增大.其中,一个基本需求是基于距离度量方法的子序列匹配.由于动态时间弯曲距离(dynamic time warping,DTW)具有较高的度量精度,将其应用于子序列匹配问题是非常有价值的.但是,DTW具有较高的计算复杂度,这极大地限制了它在数据流上的应用.针对该问题,设计了一种高效的基于DTW的数据流子序列匹配系统.首先对数据流进行高效的适应性分段,然后对每一子段进行切比雪夫因式分解.不同于在原始数据空间的DTW计算,系统将在低维的切比雪夫特征空间计算DTW距离,因此,系统具有较高的计算效率.另外,提出了一种高效的在线匹配算法,可实现DTW在数据流上的增量式计算,进一步提高了系统的执行效率.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2015年S1期）
刘根平,陈叶芳,杜呈透,钱江波[2]（2015）在《一种基于LSH的时间子序列匹配查询算法》一文中研究指出提出了一种基于LSH(locality sensitive hashing,局部敏感散列)算法处理时间子序列匹配问题的方法LSHSM。不同于FRM和Dual Match方法 ,该方法不需要对时间序列做DFT、DWT等特征变换,而是直接把序列看成高维数据点,利用LSH能处理高维数据的特性来查找相似时间子序列。实验采用3种不同的时间序列数据集,通过与线性扫描算法比较,验证了算法的有效性,性能有很大的提高。(本文来源于《电信科学》期刊2015年08期）
刘红[3]（2013）在《一种基于图的近重复视频子序列匹配算法》一文中研究指出为了解决近重复视频检测中的效果和效率问题,提出了一种基于图的近重复视频子序列匹配算法。将基于关键帧特征的相似性查询结果构建成匹配结果图,进而将近重复视频检测转换成一个在匹配结果图中查找最长路径的问题。该算法有叁个主要优势:a)它能在众多杂乱的匹配结果中找到最佳的匹配序列,有效剔除了某些假"高相似度"匹配带来的噪声,因而能在一定程度上弥补底层特征描述力的不足;b)由于它充分考虑和利用了视频序列的时序特性,具有很高的近重复视频定位准确度;c)它能自动检测出匹配结果图中存在的多条离散路径,从而能一次性检测出两段视频中可能存在多段近重复视频的情形。提出的算法不仅提高了检测的准确度,而且提高了检测效率,取得了良好的实践效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年12期）
陈良锋,李勇[4]（2011）在《伪随机序列投影叁维测量中的快速子序列匹配》一文中研究指出提出了一种适用于伪随机序列投影叁维测量技术的子序列匹配快速算法.首先根据源序列的内容及子串长度构造由多层子表组成的表格;然后根据子序列的内容,从首字符开始从左到右,依次从首层表格开始向下查找;最后得到子序列在源序列中的位置.即根据首字符在首层表格中查到对应的第二层表格地址,再在第二层表格中根据第二个字符,查找第叁层表格地址.以此类推,查出最后一层表格的地址.在最后一层表格中,根据末字符查找到该子序列在源序列中的位置.给出了理论分析并进行了实验验证,结果表明,在目前主流的计算机上,对于典型场景采用查表法的子序列匹配速度较常用算法快60倍以上.(本文来源于《光子学报》期刊2011年11期）
苏亮,邹鹏,贾焰,杨树强[5]（2009）在《海量数据流上快速Top-K子序列匹配算法研究》一文中研究指出数据流技术在金融分析、网络监控等诸多领域得到了广泛应用,而已有的子序列匹配算法主要针对静态序列,难于直接应用到海量、高速和连续的流数据。本文在动态时间规整技术的基础上,提出了一种新颖的TopKSM算法,能渐进、实时地获取Top-K相似子序列。算法完全符合数据流"单遍扫描"的性能要求。大量的实验表明,与现有的SPRING算法相比,该算法具有更高的性能。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2009年06期）
高鸿远[6]（2009）在《基于子序列匹配的压缩XML查询》一文中研究指出XML在许多应用中已经成为数据交换的标准。然而,XML数据的自描述特性和半结构化特性使得XML数据中存在大量的数据冗余,这使得人们在获得XML数据带来的灵活性的同时不得不忍受数据存储和数据交换的低效率。数据的XML表示格式经常比其它表示格式多占用5到10倍的空间。尽管国内外已有不少关于XML压缩方面的研究,但是尚没有一种压缩方法支持在压缩文档上直接执行包括Twig查询在内的各种复杂查询。为了提高XML数据存储和数据查询的效率,本文研究XML数据的压缩方法,以及在压缩XML数据上直接执行复杂查询的方法。本文的压缩方法在对文档进行压缩时保留了源文档的框架,这使得本文的查询算法可以在压缩文档上直接工作而无须解压文件,也使得许多XML处理工具只需经过少量修改就能在压缩文档上工作。本文的压缩方法减少了XML文档的存储空间,也加快了在查询时由文档到序列的转换速度。实验表明本文的压缩算法在支持查询情况下仍具有较低的压缩率和较快的压缩速度。本文的查询方法首先把XML文档和XML查询按一定规则转换为序列,然后在这两个序列上进行子序列匹配,子序列匹配的结果再经过结构约束检查以得到最终的查询结果。这种查询方法支持在本文的压缩方法上直接执行包括Twig查询在内的各种复杂查询。这一算法既可以工作在经本文的压缩方法压缩过的XML文档上,也可以工作在普通的未压缩的XML文档上。在整个查询过程中,序列匹配算法是关键。本文指出了现有的序列匹配算法的缺点并提出了新的序列匹配算法。理论分析和实验都表明本文的算法在执行时间上要大大优于现有算法。此外,本文还提出了为文档序列建立索引、文档序列的整数化、同时进行序列匹配与结构检查等优化策略以加快查询的执行。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2009-06-01）
陈为满,苏亮,高春鸣[7]（2008）在《数据流上快速子序列匹配》一文中研究指出数据流技术目前已广泛应用于金融分析、网络监控及传感器网络等诸多领域,而已有的相似性匹配技术主要针对时间序列数据库,难于直接应用于高速、连续、实时、海量的流数据,因此在数据流上渐进、实时地进行子序列匹配成为一个极具价值和挑战性的问题。在动态时间规整技术的基础上,设计了一种新颖的界限机制,充分利用相似性阈值,尽量减少冗余计算,算法完全符合数据流"单遍扫描"的性能要求,并通过大量的模拟和真实数据实验表明:与现有的SPRING算法相比,在不损失任何算法精度的前提下,仅增加几个字节的空间开销,速度至少提高3倍。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年36期）
刘晓影,周一民[8]（2008）在《一种快速的子序列匹配算法》一文中研究指出提出一种在时间序列上快速匹配子序列的算法,该算法不同于FRM算法,而是采用VA-file这种索引结构,将数据点直接存储在索引上,并在该索引的基础上设计了一种进行范围查询的方法.实验采用了叁种时间序列数据集,从不同的角度验证算法的有效性,结果表明该算法大大提高了查询性能.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2008年06期）
陈当阳,贾素玲,王惠文,罗昌[9]（2007）在《时态数据的趋势序列分析及其子序列匹配算法研究》一文中研究指出针对时态数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念.根据数字趋势序列的特点,使用片段斜率所对应的弧度值来度量片段的趋势.针对数字趋势序列的子序列匹配问题,设计了“DTW双约束快速搜索算法”.算法分为3个部分:DTW顺序搜索、双约束机制、冗余消除机制,其中DTW顺序搜索构成了算法的基本框架,双约束机制加快了DTW距离的计算过程,冗余消除机制消除了最终结果集中的冗余.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2007年03期）
贾素玲,陈当阳[10]（2007）在《数字趋势序列的子序列匹配算法》一文中研究指出针对时序数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念.根据数字趋势序列的特点,使用片段斜率所对应的弧度值来度量片段的趋势.针对数字趋势序列的子序列匹配问题,设计了DTW(Dynamic Time Warping)快速搜索算法.算法分为3个部分:DTW顺序搜索、约束机制、冗余消除机制.并使用实际的股票数据对算法进行了验证.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2007年03期）
子序列匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种基于LSH(locality sensitive hashing,局部敏感散列)算法处理时间子序列匹配问题的方法LSHSM。不同于FRM和Dual Match方法 ,该方法不需要对时间序列做DFT、DWT等特征变换,而是直接把序列看成高维数据点,利用LSH能处理高维数据的特性来查找相似时间子序列。实验采用3种不同的时间序列数据集,通过与线性扫描算法比较,验证了算法的有效性,性能有很大的提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
子序列匹配论文参考文献
[1].梅寒蕾,蔡青林,陈岭,孙建伶.一种基于动态时间弯曲的数据流子序列匹配系统[J].计算机研究与发展.2015
[2].刘根平,陈叶芳,杜呈透,钱江波.一种基于LSH的时间子序列匹配查询算法[J].电信科学.2015
[3].刘红.一种基于图的近重复视频子序列匹配算法[J].计算机应用研究.2013
[4].陈良锋,李勇.伪随机序列投影叁维测量中的快速子序列匹配[J].光子学报.2011
[5].苏亮,邹鹏,贾焰,杨树强.海量数据流上快速Top-K子序列匹配算法研究[J].计算机工程与科学.2009
[6].高鸿远.基于子序列匹配的压缩XML查询[D].哈尔滨工业大学.2009
[7].陈为满,苏亮,高春鸣.数据流上快速子序列匹配[J].计算机工程与应用.2008
[8].刘晓影,周一民.一种快速的子序列匹配算法[J].小型微型计算机系统.2008
[9].陈当阳,贾素玲,王惠文,罗昌.时态数据的趋势序列分析及其子序列匹配算法研究[J].计算机研究与发展.2007
[10].贾素玲,陈当阳.数字趋势序列的子序列匹配算法[J].北京航空航天大学学报.2007