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一种时间序列频繁模式挖掘算法及其在WSAN行为预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出FPM(Frequent Pattern Mining)算法充分考虑频繁模式在时间序列中出现次数和分布。基于这些不同分布的频繁模式扩展MAMC(Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型提出FMAMC(Frequent pattern based Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型。将FPM和FMAMC应用到实际的智能楼宇项目中,证明和现有算法相比FPM算法具有较好的时间性能,FMAMC模型能够比MAMC模型更准确的预测WSAN节点行为。 相似文献
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随着我国互联网技术的不断发展,大数据时代已经到来,在大数据技术的作用下,移动通信网络得到了很大程度的优化.目前我国的移动通信网络具体分为2G、3G和4G网络,大数据技术使移动通信网络更加高效,但在应用中也同样面临着问题.本文将具体探讨大数据分析在移动通信网络优化中的问题和应用方法,希望给相关人士提供一些参考. 相似文献
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