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无线传感器网络不确定性数据挖掘算法的研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：20

交易方式：面议
联系电话：13836186118
单位名称或姓名：王鹏
产业领域：数字经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

不确定数据管理采用与确定性数据管理截然不同的数据模型，面临多种挑战，例如概率维冲击，时空效率，能量约束等。目前，国内外在不确定数据挖掘领域取得了一些成果，例如不确定数据的频繁项集挖掘算法U-Apriori，UF-growth，FP-streaming 算法，UF-stream算法和SUF-stream算法，不确定数据聚类算法，UK-means，FOPTICS，FDBSCAN，不确定数据的异常值检测算法等。由于不确定性数据面临新的挑战，概率维度的冲击和数据维度的增加等，都要求数据挖掘算法在保证挖掘结果质量的同时，考虑算法的时间开销和空间开销，对现有挖掘算法进行必要的改进，例如距离函数的新定义，分类器的定义，支持度的表示。目前国内外对不确定数据挖掘中的Top-k查询，组反最近邻查询，概率流数据的挖掘，聚类，skyline查询的研究也是针对时间性能和挖掘质量展开。本课题组的研究内容与国内外研究接轨，主要研究内容属于目前该领域的研究前沿问题。本课题组提出的不确定数据的概率组反最近邻查询，更加符合实际应用背景。我们详细研究了组反最近邻的性质，采用过滤-提纯方式，利用R*树索引，设计了组反最近邻的有效挖掘算法，具有较好的理论意义和应用价值。提出不确定数据的多维Top-K查询，利用Sink反馈和簇内簇内过滤的机制降低数据通信开销，实现查询处理的高效性；定义了高斯混合模型和不确定数据流系统数据模型，提出分布式不确定数据流的top-k聚集查询算法，不确定数据流概率skyline查询算法和基于KL的不确定数据流的聚类算法KL-Micro。上述算法解决了不确定数据挖掘领域面临的时间开销大，挖掘质量低等挑战问题。

管理团队与技术团队Management team and technical team

黑龙江大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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