文档介绍：中硕士学位论文学南大豕徽迹Α鬯论文题目⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚集查询处理缒呀究⋯⋯⋯⋯学科、⋯⋯⋯⋯计算机科学兰黏芝术⋯⋯⋯⋯⋯研究生姓名⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.专业技术职务⋯⋯⋯⋯~周肆清⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯分类号⋯⋯⋯⋯密级⋯⋯⋯⋯编号⋯⋯⋯⋯.导师姓名及
篨恪韌坠堑:..△墨墨堑曼￡.
储躲南降新签名陟期:一年』月笃日作者签名:名轴降奉—一日期:业年』月丑日学位论文版权使用授权书原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。
●.●
摘要模型被引入,设计了一种其于滑动窗口的新预测模型——马尔可夫滑近年来,随着金融、传感器网络、股票分析、气象监测等领域的不断发展,一种流动的无限的数据引起了数据库界的广泛关注,从而使数据流管理技术成为当前的研究热点。根据数据流的特点及应用对数据流相关技术进行研究不仅拓宽了数据库研究的领域,而且还有重要的学术价值和应用前景。本文对数据流预测聚集查询中的若干关键技术进行了深入的探索和研究。首先,本文简单介绍了数据流的特点、应用以及研究背景和现状;分析了直方图、随机采样等数据流约简技术;对回归模型、指数平滑模型等数据流预测技术进行了阐述;对比分析了数据流管理系统与传统数据库,并对典型数据流原型系统进行了介绍。然后,通过对数据流特点与应用的研究,进而在比较现有各种数据流预测模型的基础之上,一种大量用于语音识别领域的隐马尔可夫动窗口预测模型。在该模型中提出了一种叫聚集特征压缩直方图的改进的数据流约简技术,并在此基础上得到了一种优化的聚集查询操接着,针对传统的数据流预测建模方法如曲线拟合、线性回归分析等只能适应多项式函数,对非线性函数的无效性等问题,基于本文的预测模型设计了相应的处理方法。针对网络流量预测聚集查询处理这一实例,来介绍参数初始化、模型训练、模型评估等数据流预测聚集查询的处理过程。最后,基于上述的预测模型和处理方法,在当前著名开源数据流处理引擎的基础上,实现了数据流预测聚集查询功能。采用网络流量库中的数据进行实验,通过对多组实验结果对比分析,理论和实验表明,与现有数据流预测聚集查询处理方法相比,上述预测在预测精度和预测效率上都有很大优势。因此,本文的处理方法是对现有数据流预测聚集查询处理技术的有效改进和拓展。关键词数据流,滑动窗口,隐马尔可夫模型,预测聚集查询,网络作。流量
琱,,籥,,琣瑃,,瑆瑂瑂,,甌..,籹琫琫;,.,瓵琹.,,,
甎,琤琣甌,,琤—,,,.,琻