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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

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:224 | 2010-03-06

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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(Frequentpattern 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。
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