时间序列异常点及突变点的检测算法

万方数据

时间序列异常点及突变点的检测算法

作者：苏卫星，朱云龙，刘芳，胡琨元， Su Weixing， Zhu Yunlong， Liu Fang， Hu Kunyuan

作者单位：苏卫星,Su Weixing(中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016;中国科学院大学北京 100049)，朱云龙,胡琨元,Zhu Yunlong,Hu Kunyuan(中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016)，刘芳,Liu Fang(华晨汽车

工程研究院沈阳 110027)

刊名：

计算机研究与发展

英文刊名：Journal of Computer Research and Development

年，卷(期)：2014,51(4)

参考文献(21条)

1.Shao Jidong;Rong Gang;Lee Jongmin Learning a data-dependent kernel function for KPCA-based nonlinear process monitoring 2009(11A)

2.邹柏贤;刘强基于ARMA模型的网络流量预测[期刊论文]-计算机研究与发展 2002(12)

3.Zou X;Deng Z;Ge M GPS data processing of networks with mixed single-and dual-frequency receivers for deformation monitoring 2010(02)

4.Barnet V;Lewis T Outlier in Statistical Data 1994

5.Knorr E M;Ng R T Finding intentional knowledge of distance-based outliers 1999

6.Ramaswamy S;Rastogi R;Shim K Efficient algorithms for mining outliers from large data sets 2000

7.Markou M;Singh S Novelty detection:A review-part 2:neural network based approaches 2003(12)

8.Mourao-Miranda J;Hardoon D R;Hahn T Patient classification as an outlier detection problem:An application of the one-class support vector machine 2011(03)

9.Wang J S;Chiang J C A cluster validity measure with outlier detection for support vector clustering 2008(01)

10.Percival D B;Walden A T Wavelet Methods for Time Series Analysis 2006

11.Mallat S;Hwang W L Singularity detection and processing with wavelets 1992(02)

12.Gustafsson F The marginalized likelihood ratio test for detecting abrupt changes 1996(01)

13.Guralnik V;Srivastava J Event detection from time series data 1999

14.Sharifzadeh M;Azmoodeh F;Shahabi C Change detection in time series data using wavelet footprints 2005

15.Alarcon-aquino V;Barria J A Change detection in time series using the maximal overlap discrete wavelet transform 2009(02)

16.Gombay E;Serban D Monitoring parameter change in AR (p) time series models 2009(04)

17.Gombay E Parametric sequential tests in the presence of nuisance parameters 2002(24)

18.Gombay E Change detection in autoregressive time series 2008(03)

19.Gombay E Sequential change-point detection and estimation 2003(03)

20.Chaari O;Meunier M;Brouaye F Wavelets:A new tool for the resonant grounded power distribution systems relaying 1996(03)

21.Pittner S;Kamarthi S V Feature extraction from wavelet coefficients for pattern recognition tasks 1999(01)

引用本文格式：苏卫星.朱云龙.刘芳.胡琨元.Su Weixing.Zhu Yunlong.Liu Fang.Hu Kunyuan时间序列异常点及突变点的检测算法[期刊论文]-计算机研究与发展 2014(4)

2时间序列异常检测的研究与应用

河海大学硕士学位论文时间序列异常检测的研究与应用姓名：林森申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：朱跃龙 20080601

河海人学坝Ｉ研究生论立时问序列异常榆测的研究‘Ｊ府用第一章绪论１．１研究背景１．１．１数据挖掘随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等助能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。用数据库来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两哲的结合促成了数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）的产生。定义１．１：数据挖掘数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程…。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。数据挖掘的方法可以是数学的，也可以是非数学的：可以是演绎的，也可以是归纳的。挖掘出来的信息可以被用于信息管理、决策支持、过程控制等，还可用于数据自身的维护。因此，数据挖掘汇聚了不同领域的研究者，是～个多学科交叉研究领域，它融合了数据库（Ｄａｔａｂａｓｅ）技术、人工智能（ＡｒｔｍｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉ黜ｃｅ）、机器学习（ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｍｉｎｇ）、统计学（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）、知识工稗（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎ百ｎｅ甜ｎｇ）、面向对象方法（Ｏｂｊｅｃｔ．ＯｄｅｎｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）、信息检索（１ｎｆｏｎｎ“ｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ）、高性能计算（Ｈｉ曲．Ｐｅ墒ｍａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）以及数据Ｉ叮视化（ＤａｔａⅥｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）等最新技术的研究成果。经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。数据挖掘的仟务是从数据中发现模式。数据挖掘任务一般可以分两类，描述和预测。描述性挖掘任务刻画数据库中数据的般特性；预测性挖掘任务在当前数据卜进行推断，以进行预测【２１。具体可以可分为：分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等。

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学毕业论文论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究学生姓名：学号：指导教师：职称：院系：数学与统计学院专业班级：统计学二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

(3)理解基因突变的检测方法

第十章基因突变一、教学目的与要求：（1）了解基因突变的类型和性质、特征（2）掌握基因突变分子机理和诱变因素的作用方式（3）理解基因突变的检测方法 (4) 掌握基因突变的修复途径二、教学重点、难点、疑点： 1.突变的概念、类型和性质 2.诱发突变的分子基础 3.诱发突变与人类癌症 4.生物体基因突变的修复机制 5.果蝇基因突变的检出 6.植物基因突变的检出 7.人类基因突变的检出 [解决方法] （1）通过出示基因结构变化的示意图，加深学生对基因突变内涵的理解。（2）课堂教学中不断提出问题，让学生通过概念的运用达到巩固概念和知识迁移的目的。 2．教学难点及解决办法基因突变的原因。 [解决办法] 对人类镰刀型细胞贫血症病因结合图解进行分析，使学生真正明白基因突变的原因——DNA复制过程也可能发生差错，基因中个别碱基的变化，就会造成性状改变。 3．教学疑点及解决办法为什么说基因突变是变异的主要来源？ [解决办法]讲明基因突变与基因重组的区别，联系实际举例。三、教学方法设计：四、教具或教学手段：多媒体课件五、教学过程与板书设计：

第一节基因突变的概念和特征一、基因突变的概念及类别 1、基因突变：指在染色体上一定位点基因内部的化学变化引起的突变基因突变：指染色体上一定位点基因内部的化学变化引起的突变 2、类别隐性突变：A a 显性突变：a A 自发突变—外界环境条件的自然作用或生物体内的生理生化变化而产生的突变诱发突变—在专门诱变因素影响引起的突变，为“诱发突变” 形态突变型—可见突变：指造成外形改变的突变型至死突变型—能造成个体死亡或生命力明显下降的突变型条件突变型—在一定条件下有致死效应 3.一般特征 ①突变的频率：指生物体在每一世代中发生突变的机率，或者在一定时间内突变可能发生的次数。高等植物 10-5— 10-8 细菌和噬菌体 10-4—10-10范围大、突变频率比动植物高例如：氨基酸过程中三种疾病是由三种基因突变导致酶发生变化引起的，有一定的突变频率苯丙氨酸羟化酶缺乏导致苯丙酮尿症；尿黑尿酸氧化酶缺乏会产生尿黑酸尿症；酪氨酸酶缺乏导致白化病苯丙氨酸羟化酶苯丙酮酸苯丙氨酸酪氨酸积累尿黑尿酸氧化酶酪氨酸酶苯丙酮尿症尿黑酸黑色素

时间序列分析——最经典的

【时间简“识”】说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！

Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。

镜头的MTF曲线

（一）成像的清晰度、分辨率和锐度要理解MTF曲线，需要先搞明白这几个词：成像的清晰度，锐度，对比度，和分辨率。摄影里，锐度是指acutance，不是sharpness，尽管两个词翻译成英文都可以叫做锐度。Acute 是锋利的意思，比如形容刀口锋利。acutance是acute的一个名词。在摄影上，acutance特指黑白色调的边界的锋利或锐利程度，即黑白边界处的对比度。高acutance照片的黑白边界非常清晰，见下图：因此，锐度（acutance）描述边界处影像信息过渡的快慢；高锐度导致信息的迅速过渡从而使得边界清晰可见。相机和镜头的分辨率（resolution）描述的是对空间细节分辨的能力。如果能把相邻非常近的线条分开，我们就说这个相机或镜头的分辨率高。对比度（contrast）是和acutance相联系的。显然，高对比度对应高acutance，低对比度对应低acutance。对比度和acutance可以互换，我们这里不区别其含义，尽管对比度有更广泛的含义，比如照片的整体对比度。 sharpness是resolution和acutance的结合。如果一幅图像即有高的分辨率（resolution）和高的边缘锐度（acutance），那么我们说这幅图像具有高的sharpness。分辨率和边缘对比度任何一个不够高，这幅图画的sharpness都不够。所以，摄影里的sharpness指照片的整体清晰度。考虑到这些，摄影里的sharpness可能翻译成“清晰度”更合适，而“锐度”的含义留给acutance。下边我们就这样用：清晰度＝sharpness，锐度＝acutance，分辨率＝resolution，对比度＝contrast。（读国外的镜头测评文章，sharp和sharpness是常见到的词汇，比如说某个镜头very sharp。这个词的含义是确定的，指该镜头的解像力非常高，成像清晰：分辨率

帧检测序列错误(FCS)

帧检测序列错误（FCS） FCS是802.3帧和Ethernet帧的最后一个字段（4字节）. 帧校验序列（FCS）是指特别的检测码字符被添加到在一个通信协议中的帧中进行检错和纠错。发送主机在整个帧中有一个检测码随着发送。接收主机在整个帧中的检测码使用相同的运算法则，并将它与接收到的 FCS 相比较。这样，它能够探测是否任何数据在运输中丢失或被改变。它可能当时丢失这个数据，和请求错误帧的重传。一个循环冗余码校验常被用来估算 FCS。 FCS 字段—包含帧的 32 位循环冗余校验 (CRC), 数据链路层帧方式接入协议（LAPF）中的字段，是一个 16 比特的序列。它具有很强的检错能力，它能检测出在任何位置上的 3 个以内的错误、所有的奇数个错误、16 个比特之内的连续错误以及大部分的大量突发错误。据信而泰科技的经验表明：一个符合长度但FCS错误的信息包可能有几种可能的问题。问题可能是延迟碰撞，坏的网卡或驱动器，电缆，集线器或是噪声等。一般而言，主要是物理链路层的错误引起的。比如：1、阻容匹配不合适，电阻值偏大或偏小，电容型号的匹配都会造成FCS错误的产生。还有电阻电容的错焊或者漏焊以及虚焊都容易造成这种问题。 2、PCB线路的设计问题，尤其是千兆以太网的PCB设计，千兆信号的对信号质量要求很高，如果线路排列不合理，会造成线间串扰，影响信号质量。 3、FCS错误主要发生在PHY与RJ45接口之间的链路上，所以出

现FCS错一定需要排查PHY与RJ45之间的错焊、漏焊、虚焊等问题。 4、在一些设备生产厂遇到FCS错误出现的问题，也可能是由于使用的物理连接介质质量太差造成的（千兆以太网对网线的要求至少是超5类线缆），还包括RJ45的水晶头的制造（制作）工艺。 5、FCS错误的出现，我们可以通过使用以太网测试仪来检测到，通过强压力的冲击，容易暴露一些错焊，虚焊的问题。如果有1%以上的帧是FCS错误就必须作为严重问题来对待。因为它严重影响网络的吞吐量。

基因突变的检测方法(完整资料).doc

此文档下载后即可编辑基因突变的检测方法基因突变的检测方法基因突变的研已成为当今生命科学研究的热点之一，检测方法也随之迅速发展。人类细胞癌基因的突变类型已如上所述，对于基因突变的检测，1985以前，利用Southern印迹法，可以筛选出基因的缺失、插入和移码重组等突变形式。对于用该法法不能检测的突变，只能应用复杂费时的DNA序列测定分析法。多聚酶链反应（polymerase chain reaction,PCR）技术是突变研究中的最重大进展，使基因突变检测技术有了长足的发展，目前几乎所有的基因突变检测的分子诊断技术都是建立于PCR的基础之上，并且由PCR衍生出的新方法不断出现，目前已达二十余种，自动化程度也愈来愈高，分析时间大大缩短，分析结果的准确性也有很大很提高。其中包括单链构象多态性（single-strand comformational polymorphism,SSCP）和异源双链分析法（heteroduplex analysis,HA）。下面分别介绍几种PCR衍生技术及经典突变检测方法，可根据检测目的和实验室条件选择时参考。 PCR-SSCP法PCR-SSCP法是在非这性聚丙烯酰胺凝胶上，短的单链DNA和RNA分子依其大街基序列不同而形成不同构象，一个碱基的改变将影响其构象而导致其在凝胶上的移动速度改变。其基本原理为单链DNA在中性条件下会形成二级结构，这种二级结构依赖于其碱基组成，即使一个碱基的不同，也会形成不同的二级结构而出刺同的迁移率。由于该法简单快速，因而被广泛用于未知基因突变的检测。用PCR-SSCP法检测小于200bp 的PCR产物时，突变检出率可达70％-95％，片段大于400bp时，检出率仅为50％左右，该法可能会存在1％的假阳性率。应用PCR-SSCP法应注意电泳的最佳条件，一般突变类型对检测的灵敏度无大的影响，同时该法不能测定突变的准确位点，还需通过

图像与镜头质量测试规范标准

图像与镜头质量测试规

目录一、图像质量理论测试 (3) 1、色板区域介绍 (3) 2、解析度 (3) 3、锐度 (4) 4、色散 (5) 5、色彩还原性 (6) 6、肤色还原 (7) 7、白平衡 (7) 8、低照度 (8) 9、逆光补偿 (9) 10、灰阶、动态围、对比度 (10) 11、镜头畸变 (11) 12、暗角 (12) 13、噪点 (13) 14、散光 (15) 15、紫边 (16) 二、实际景物拍摄 (16) 16、实际静景拍摄 (16) 注： 1、对比测试时需保障码流、帧率、分辨率、光圈最大等一致性。 2、若后续需要增加测试项会持续更新。

一、图像质量理论测试 1、色板区域介绍备注 2、解析度用摄像机拍摄的影音信号需要在电视上播放时，需要换算成与电视画质相同的单位。而电视的画面清晰度是以水平清晰度作为单位。通俗地说，我们可以把电视上的画面以水平方向分割成很多很多“条”，分得越细，这些画面就越清楚，而水平线数的数码就越多。这个单位是“电视行（TVLine）”也称线。解析度一般与镜头、CCD、CMOS 成像有关。解析度16:9测试样

1、根据摄像机的画面比例在白色光源下拍摄一组色板样，并使用照度计读出测试环境亮度。 2、打开HYRes 软件，依次点击“File”-->“Trimming mode”进入测试界面。 3、点击“File”-->“Open”选择一个待测试文件。 4、使用鼠标左键选择如上图红色区域部分。 5、点击Execute 读取当前区域的解析度值并记录数据。 6、测试实例： ISO12233标板在画面中过满，画面中拍摄到的这部分标板实际高度是168mm，而这标板的实际高度是250mm，利用HYRes软件读数为1300LW/PH，因此根据：所以最终结果应该就是： 3、锐度锐度，有时也叫“清晰度”，它是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。如果将锐度调高，图像平面上的细节对比度也更高，看起来更清楚。比如，在高锐度的情况下，不但画面上人脸的皱纹、斑点更清楚，而且脸部肌肉的鼓起或凹下也可表现得栩栩如生。在另一种情况下，即垂直方向的深色或黑色线条，或黑白图像突变的地方，在较高锐度的情况下，线条或黑白图像突变的交接处，其边缘更加锐利，整体画面显得更加清楚。因此，提高锐度，实际上也就是提高了清晰度，这是人们需要的、好的一面。但是，并不是将锐度调得越高越好。如果将锐度调得过高，则会在黑线两边出现白色线条的镶边，图像看起来失真而且刺眼。这种情况如果出现在块面图像上，图像就会显得严重失真，不堪入目。

视频突变检测的规范化灰度分布帧差方法

第３５卷第３期计算机工程２００９年２月ＶｏＬ３５Ｎｏ．３ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＦｅｂｒｕａｒｙ２００９?多媒体技术及应用?文章编号ｔ１ｌＨ胁—弘２８１２Ｉ＇Ｉ＇９）０３一＿０“２．＿０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９１视频突变检测的规范化灰度分布帧差方法沈博超，周军（上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系，上海２００２４０）摘要：研究视频检索中的镜头突变检测问题，分析造成镜头突变检测中出现误检的原因，提出一种鲁棒的、适用于自适应阈值突变镜头检测方法的规范化灰度分布帧差的定义。实验表明，当视频｜冬ｊ像中噪声较低时，采用规范化灰度分帧差定义，应用自适应取阈值的检测方法，对视频中镜头突变的检测有较高的准确率。关键词：视频检索；镜头检测；规范化灰度分布帧差ＭｅｔｈｏｄｏｆＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＦｒａｍｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆＧｒａｙＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｏｒＶｉｄｅｏＳｈｏｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＳＨＥＮＢｅ．ｃｈａｏ．ＺＨＯＵＪｕｎ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０）［Ａｂｓｔｒａｃｔ！Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅｓｈｏｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｉｄｅｏｉｎｄｅｘｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｅｒｒｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｏｆｓｈｏｔｓ，ｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｅｗｒｏｂｕｓｔｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｇｒａｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｏｒｓｈｏｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｉｔａｃｈｉｅｖｅｓｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒｓｈｏｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ．［Ｋｅｙｗｏｒｄｓｌｖｉｄｅｏｉｎｄｅｘ；ｓｈｏｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｆｌａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｇｒａｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌ概述镜头分割是视频检索中的第１步，其作用是将视频流分割成一个个镜头，从而使基于内容的视频分析算法能对该视频流做进一步的分析…。镜头的转换分为突变和渐变。视频中的突变定义为前一镜头和后一镜头的直接衔接。对视频中突变的检测主要基于以下假设：反映视频中帧问变化的某一种特征值在镜头突变时存在明显的变化，在该特征值依帧序变化图上表现为明显的峰值。其中，灰度直方图帧差作为一种特征值。能够较好地表征视频中帧问图像的变化程度【２’４ｊ。对于基于灰度直方图帧差变化检测镜头突变来说，主要有固定阈值和自适应取阈值２种方法¨４Ｊ。一般情况下，对于不同视频段，能够正确检测出镜头突变的闽值是不同的，通常只能在分析整个视频后才能设定固定的闽值对突变进行检测。所以，固定阈值的检测方法的实用性不强。自适应取阅值的算法能够根据视频特征值的变化情况自适应地调整突变检测的闽值１３’４Ｊ，能在对一视频流读取的同时，对该视频流中的镜头突变进行检测。因此，自适应取阈值的方法具有较高的实用性。另一方面，灰度直方图帧差方法结合智能计算方法在镜头突变的检测中也能获得较好的结果ｐ１。但是，应用这些算法对镜头突变进行检测时，需要首先对该智能系统进行训练ｂｌ，这通常需要较大的计算量，相比自适应取阈值的方法，这些算法的实用性不强。本文提出了一种规范化灰度分布差的特征值计算方法。通过实验表明，该方法克服了灰度直方图帧差的缺点。在镜头突变的检测中，应用该方法结合自适应取闽值的算法Ｍ１能获得更高的准确率。２突变检测中的误检发生视频的突变检测中发生误检的原因主要有：视频图像的噪声较大，视频中存在镜头变焦，视频中存在高速的相机和—－２４２一物体之间的相对运动等方面因素造成视频中取定的特征值是依帧序的较大波动引起的。本文主要讨论在低噪声条件下的视频中突变的检测。视频中存在镜头对准某一物体的变焦时，如果变焦过程中视频图像的变化（该变化被人眼认为同属于一个连续镜头内容），使得取定的特征值有较大的波动，那么在突变的检测中就会造成误枪。当前基于灰度直方图帧差的突变镜头检测主要采用下式进行检测”’４』，即：２５５Ｈｉｓｔ—Ｄｉｆｆ（ｆ）＝（∑ａｂｓ（ｈｉｓｔ（ｔ，ｆ）一ｈｉｓｔ（ｔ一１，ｆ））ｆ＝ｍ其中，在ｈｉ盯（ｆ，１）中，ｈｉｓｔＯ为第ｔ帧的灰度直方图的分布情况，ｈｉｓｔＯ中的“ｌ”为直方图中各灰度级；ＨｉｓｔＤｉｆｆ（ｔ）表示第ｔ帧和第ｔ—ｌ帧的灰度直方图的各个灰度级分垦的差值之和。特征值取灰度直方图帧差时，对视频中变焦片断进行突变检测。图ｌ所示的视频为一个镜头变焦的例子，共３２帧。特征值取灰度直方图帧差时，特征值取灰度直方图帧差时，特征值依帧序有较大波动。结合应用自适应取阈值的方法¨Ｉ，在２９帧处造成突变的误检，使得人眼认为同属同一镜头内容的镜头对准某一人物的变焦视频片断中，被认为存有突变。圈１视频镜头变焦片断作者筒介：沈博超（１９８５一），男，本科生，主研方向：视频检索技术；周军，博士收稿日期：２００８－０６—１９Ｅ?ｍａｉｌ：ｂｏｃｈａｏ．ｓｈｅｎ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｒｎ　万方数据

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法：（1）建立组合模型；（1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。二、随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1）这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型一、乘积季节模型的一般形式由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有

时间序列分析法原理及步骤

时间序列分析法原理及步骤 ----目标变量随决策变量随时间序列变化系统一、认识时间序列变动特征认识时间序列所具有的变动特征, 以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性, 大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动, 即方差和数学期望稳定为常数识别序列特征可利用函数 ACF :其中是的 k 阶自协方差,且平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于 0, 前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度, 后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上, 预测模型大都难以满足这些条件, 现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。二、选择模型形式和参数检验 1》自回归 AR(p模型

模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量互相独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用 PACF 函数判别 (从 p 阶开始的所有偏自相关系数均为 0 2》移动平均 MA(q模型识别条件

平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到 0, 则该时间序列可能是 ARMA(p,q模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作时求解 p,q 和φ、θ的值,检验和的值。模型阶数实际应用中 p,q 一般不超过 2. 3》自回归综合移动平均 ARIMA(p,d,q模型模型含义模型形式类似 ARMA(p,q模型, 但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时,不能直接利用 ARMA(p,q模型,但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化,实际应用中 d (差分次数一般不超过 2. 模型识别平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,且缓慢衰减收敛,则该时间序列可能是 ARIMA(p,d,q模型。若时间序列存在周期性波动, 则可按时间周期进

流形特征镜头边界检测后处理算法

镜头是视频分析和检索的基础, 为了有效检测镜头边界, 并对镜头边界进行分类, 提出一种新的镜头边界描述子: 镜头边界流形视频流可以看做一个高维空间, 镜头边界流形是隐含在该空间中的局部结构, 它能够有效区分镜头边界和非镜头边界, 以及区分不同类型的镜头边界采用这种特征, 提出一种后处理算法, 一方面去除预检测镜头边界的虚警, 另一方面将真正的镜头边界分类实验结果证实了镜头边界流行的有效性以及后处理算法的优异性能关键词镜头边界检测; 镜头边界检测后处理; 镜头边界分类; 拉普拉斯特征映射中图法分类号TP181; T P37 随着多媒体技术的发展, 对海量的视频数据进行索引和检索已成为一个重要的研究课题视频通常是无结构的流, 为了方便对视频内容进行分析处理, Rui 等人[ 1] 提出将视频流按内容进行层次划分, 从高层到低层分别为视频( video ) 、场景( scene) 、镜头组( group) 、镜头( shot ) 和关键帧( key frame) 镜头是指摄像机从打开到关闭的过程中记录下来的一组连续的帧图像, 它是组成视频的基本物理单位, 视频索引和检索就建立在镜头边界检测的基础上由于视频后期剪辑制作不同, 镜头边界大致分为两类: 切变( cut ) 和渐变( gradual) 渐变镜头边界又分很多种, 主要包括淡入淡出( fade in out ) 、溶解

( dissolve) 和擦变( w ipe) 镜头边界的类型能提供更多高层语义, 比如, 一段排球比赛中, 直播镜头与回放镜头之间的切换常常使用擦变检索回放镜头时可以在擦变镜头中寻找, 大大缩小了检索范围因此, 镜头边界分类对于视频分析与检索有重要价值文献[ 23] 对多种镜头边界检测算法进行了比较以往检测算法的要点包括两个方面: 一是特征 ( feature)及度量( met ric) ; 二是针对度量的决策算法特征用来刻画视频流中每一帧的视觉内容特性, 可以是颜色[ 4] 、边缘[ 5] 或者压缩域上的参数[ 6] ; 度量用来刻画视频流中帧与帧之间的特征变化, 文献[ 7] 对多种度量进行介绍并比较了它们的性能决策算法的任务则是根据度量采取一定策略和算法检测出镜头边界在现有的镜头边界检测算法中, 采用的特征有像素值( 灰度值或颜色值) 、直方图以及MPEG 压缩域上的参数衡量帧间差异最简单的度量方法是计算两帧基于像素点的距离, 但该方法对运动敏感, 容易造成误检直方图描述的是图像的全局信息, 一定程度上可以减小运动对检测的影响由于目前多数视频采用MPEG 压缩标准, 直接在压缩域上提取特征可以提高检测速度, 常用的压缩域特征包括DC 图[ 8] 、运动向量、预测宏块数、宏块的类型信息[ 6] 等

一种基于直方图的切变镜头自动检测算法

第19卷第3期2007年9月北方工业大学学报 J.NORT H CH INA UNIV.OF T ECH.Vo l.19No.3Sept.2007 收稿日期:2007-01-31 第一作者简介:刘典,硕士研究生.主要研究方向:图像处理与视频处理. 一种基于直方图的切变镜头自动检测算法刘典刘文萍 (北方工业大学多媒体技术研究室,100041,北京) 摘要本文通过对直方图法镜头检测的算法分析,给出了一种基于直方图的切变镜头自动检测算法.该算法通过比较视频相邻帧的直方图自动分割视频的切变镜头.实验结果表明,该算法对切变镜头的分割达到了较高的查全率和查准率,算法运算量小,处理速度快. 关键词切变镜头检测;直方图帧差;分割阈值分类号 T P391.4 随着多媒体与计算机网络的发展,数字视频越来越广泛的应用于人们的生活中,例如数字点播、数字图书馆等.因此,视频分析及处理成为近年来相关领域的热门研究课题.视频通常划分为4个层次结构:视频、场景、镜头和帧.视频内容的每一幅画面称为帧,同一摄像机连续拍摄的一组帧称为镜头.镜头分割是视频处理的第一步,其准确性直接影响到后续处理的效果,因此,镜头分割在视频处理的研究中具有重要意义.文献[1]与文献[2]对现有的镜头分割方法进行了介绍与比较,Vlachos T.利用邻帧的相位关系来检测切变镜头[3],Cernekov a Z.等利用视频帧间的互信息与联合熵来确定镜头的切变与渐变[4],Dug ad R.等利用直方图的帧间差与帧间的相似率来检测镜头变换[5] .本文给出一种基于直方图法的切变镜头自动检测算法,该算法针对视频中出现的切变镜头,利用了视频相邻帧的直方图关系确定分割阈值,并依据该阈值实现快速、准确的切变镜头分割. 1 算法原理直方图法是镜头检测最常用的方法之一, 其基本思想一是计算两帧直方图的差异(Difference of H istog ram,DOH ),二是计算两帧差异的直方图(H istogram of Difference,H OD).本文采用的是DOH 方法,其定义为: D(f i-1,f i )=12M N k=1 |h i-1(k)-h i (k)| (1) 其中,M 是帧图像的像素总数,N 为灰度级数,h i (k)是灰度图像i 在灰度级k 处的像素总数. 当D(f i-1,f i )满足镜头边界条件时,则在第i 帧出现了镜头变换. 图1给出了本算法的主要步骤:首先计算相邻帧直方图的差异D i ,然后计算长度为w in_len 的窗口内的分割阈值Th,最后判断窗口内D i 是否满足镜头边界的条件. 图1 基于直方图的切变镜头自动检测算法的主要步骤

基于时间序列的异常检测研究

世界软件工程大会基于时间序列的异常检测研究王桂兰，王振奇，罗贤金信息与网络管理中心，华北电力大学，保定 071003中国. E-MAIL：yu_bing_2000@https://www.360docs.net/doc/357477439.html, 摘要随着网络环境的不断恶化，各种病毒、木马不断影响网络的安全。通过网络通信异常状况的检测和分析，可以有效地发现在网络中存在的问题。本文讨论了网络流量数据预测及网络异常检测，采用ARMA模型的网络流量预测，利用平滑指数模型的网络异常检测。ARMA 模型为异常检测提供预期值，同时，平滑指数模型修复历史流量数据，可以使下一次流量预测更准确。网络流量预测和网络异常检测系统已经被开发出来，利用它可以发现网络异常并发送警报，从而提高了网络的稳定性和健壮性。 1.绪论随着网络规模的不断扩大和网络复杂性的日益增加，基于TCP / IP协议的互联网，已经成为一个全球性的信息基础设施，是现代生活不可或缺的内容，它的崩溃可能会导致巨大的经济损失。例如，2001年7月Code-Red蠕虫病毒在不到9个小时的时间里，感染了25万台计算机，直接经济损失达260亿美元；2003年1月，SQL Slammer蠕虫病毒爆发，在开始的5分钟内导致了9.5至1.2亿美元的损失。网络采集过程中，蠕虫病毒导致的网络拒绝服务和网络不当配置现象，严重影响了网络的正常运行。如何有效地管理现代化的大型网络，使他们更高效、可靠和安全地运行是网络维护面临的一个迫切的问题。近年来，异常检测，作为数据挖掘的一个分支，正受到越来越多的关注和研究。这些研究一般可分为五大类：基于分布方法，基于深度方法，基于聚类方法，基于距离的方法和基于密度的方法。基于分布和深度方法的异常检测是统计学中采用的主要方法。基于分布的方法设定数据组是已知的，根据上述的数据分布对于每个对象采取“不一致”测试，如果该对象不符合分布方式，它就被认为是异常的。这就是本文所采取的方法。在本文中，网络历史流量的时间序列是已知的分布，只有当前时刻的流量是预测值，如果实际值未通过“不一致”的测试，那么它就被认为是异常的。同时，在历史数据的时间序列中异常值将会由实际值所替代。因此，以后的预测将更加准确。在这里，一个实用的系统被

一个自动阈值选择的镜头检测算法

收稿日期!"##"$%#$#&基金项目!国家自然科学基金’(#%)*#+&, 资助-作者简介!原野.博士研究生.研究方向为多媒体数据挖掘技术-/$0123!45671589:;0123-<:0= 宋擒豹.副教授.博士.研究方向为数据挖掘与数据库技术=沈钧毅.教授.博士生导师.研究方向为网络及数据库技术- 一个自动阈值选择的镜头检测算法原野.宋擒豹.沈钧毅.倪冰 ’西安交通大学计算机系.陕西西安)%##>?, 摘要!对现有视频分割工作进行了简要回顾.并在已有的@A 25B :0C 1D 24:5方法基础上. 提出了一种新的象素域镜头检测算法-该算法使用了一个滑动窗口进行镜头边界识别.仅需要一趟视频解码和扫描.提高了算法的速度.这样该算法可以应用于实时视频流的镜头检测-同时该算法够根据滑动窗口中的帧间颜色直方图差异值来动态计算用于识别镜头变换的局部阈值.提高了镜头边界检测算法的精度-实验结果显示.文中所述方法在速度和精确度上都优于@A 25 B :0 C 1 D 24:5算法-关键词!视频分割=镜头检测=颜色直方图=阈值选择中图分类号!@ E *#%文献标识码!F 文章编号!%###$%""#’"##>,#)$%**)$#> G H I J K L M H N O J N J P N Q H RS T U V N H W X N J YZ M [J \M H K YL J K J P N Q H R ]^F _]‘.a b _c d 25$e 1:.a f /_g 75$62._h i 25j ’k l m n o p q l r p s tu s q m v p l o w x y l r x l n r z{l x |r s }s ~!."y #n r $y n s p s r ~%r y &l o ’y p !."y #n r )%##>?.u |y r n ,U S \N [X P N !@924C 1C ‘D D ‘(2‘A 4;9‘49:;)‘;‘<;2:50‘;9:)4e D 2‘*36-F 5)15:(‘313j :D 2;90*:D 49:;)‘;‘<;2:524C D :C :4‘)e 14‘):5;9‘20C D :(‘0‘5;;:;9‘@A 25B :0C 1D 24:513j :D 2;90-@9‘5‘A13j :D 2;9074‘41432)25j A 25):A;:2)‘5;2*6;9‘e :75)1D 2‘4:*49:;415)+74;5‘‘):5‘C 144:*(2)‘:)‘<:)25j15)4<15525j -a :;9‘4C ‘‘):*;9‘13j :D 2;902420C D :(‘)-F 5);9‘13j :D 2;90241C C 32<1e 3‘;:)‘;‘<;49:;425D ‘13;20‘(2)‘:4;D ‘10-@9‘3:<13;9D ‘49:3)4;:2)‘5;2*6;9‘49:;;D 1542;2:541D ‘<:0C 7;‘))65102<13367425j;9‘<:3:D924;:j D 10)2**‘D ‘5<‘e ‘;A ‘‘5<:54‘<7;2(‘*D 10‘425;9‘432)25j A 25):A -a :;9‘C D ‘<242:5:*49:;)‘;‘<;2:52420C D :(‘)-@9‘‘,C ‘D 20‘5;13D ‘473;449:A ;91;;9‘5‘A 13j :D 2;90:7;C ‘D *:D 04;9‘@A 25B :0C 1D 24:5254C ‘‘)15)C D ‘<242:5 --J T .H [Y \!(2)‘:4‘j 0‘5;1;2:5=49:;)‘;‘<;2:5=<:3:D 924;:j D 10=;9D ‘49:3)4‘3‘<;2:5 /引言随着多媒体压缩技术的进展0计算机性能大大的提高以及h 5;‘D 5‘; 的快速增长.导致了数字视频的广泛的使用-数字图书馆0远程学习0视频点播0数字视频广播0交互式电视0多媒体信息系统等应用都产生和使用了大量的视频数据-这一切都需要一些能够有效地索引0浏览和检索相关材料的工具-这些工具需要将视频重组为层次的结构数据-这种层次按照自顶向下的结构定义为故事0场景0镜头-从一个视频流中构造这样的层次有时候是十分困难的事情.所以从视频流中检测其基本单位.也即镜头变得十分重要了1%2- 镜头边界检测.也称为视频分割.是进行自动数字视频序列检索的第一步-它的目标是将视频流划分为一套有意义且可管理的片断即镜头.以作为视频索引的基本元素-每一个镜头可以用选择出的关键帧’3‘6$4D 10‘,来表示.并可以通过提取空间和时间特征来进行索引-在过去的十几年中.人们提出了许多算法来解决给定视频序列中的镜头检测问题1"2 - 这些算法都有各自的优点和缺点-一般来说.一个可接受的镜头检测算法应当满足! 合理的计算复杂度.易于实施.对于渐变的健壮性和实际问题的适应性1%2 - 本文提出了一个新的镜头检测算法-此算法针对象素域中的镜头检测问题. 使用了一个滑动窗口.仅需要一趟视频解码和扫描.这样.算法就可以应用于实时视频流中的镜头检测-同时我们还提出了一个自动阈值选择的方法.可以根据局部的帧间差异值来动态计算阈值- 5相关工作镜头是从一个摄像机得到的一个不间断的帧序列1*2 - 它是由镜头边界划分的一个物理实体.是视频的构建单位-有两种基本的镜头变换类型!突变’1e D 7C ;,和渐变’j D 1)713,-突变或称为剪切’<7;4 ,.相对比较简单.当停止和重启摄像机时剪切就出现在单个帧中-在人工组合两个镜头时可以运用许多电影效果并因此产生了渐变.其中最常用的渐变是淡化’*1)‘4,和溶解’)244:3(‘4 ,-第"+卷第)期"##>年)月小型微型计算机系统 6h _h 76h B 8b a ]a @/6a 9:3 :"+_:-)g 736" ##>万方数据

基于分形技术的数据流突变检测算法

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/357477439.html, Journal of Software , Vol.17, No.9, September 2006, pp.1969?1979 https://www.360docs.net/doc/357477439.html, DOI: 10.1360/jos171969 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2006 by Journal of Softwar e. All rights reserved. 基于分形技术的数据流突变检测算法 ? 秦首科+, 钱卫宁, 周傲英 (复旦大学计算机科学与工程系,上海 200433) Fractal-Based Algorithms for Burst Detection over Data Streams QIN Shou-Ke +, QIAN Wei-Ning, ZHOU Ao-Ying (Department of Computer Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China) + Corresponding author: Phn: +86-21-65643024, Fax: +86-21-65643503, E-mail: skqin@https://www.360docs.net/doc/357477439.html,, https://www.360docs.net/doc/357477439.html, Qin SK, Qian WN, Zhou AY. Fractal-Based algorithms for burst detection over data streams. Journal of Software , 2006,17(9):1969?1979. https://www.360docs.net/doc/357477439.html,/1000-9825/17/1969.htm Abstract : Burst detection over data streams has been attracting more and more attention from academic and industry communities due to its broad potential applications in venture analysis, network monitoring, trend analysis and so on. This paper aims at detecting bursts of both monotonic and non-monotonic aggregates over multiple windows in data streams. A burst detection algorithm through building monotonic search space based on fractal technique is proposed. First, the piecewise fractal model on data stream is introduced, and then based on this model the algorithm for detecting bursts is presented. The proposed algorithm can decrease the time complexity from O (m ) to O (log m ), where m is the number of sliding windows being detected. Two novel piecewise fractal models can model the self-similarity and compress data streams with high accuracy. Theoretical analysis and experimental results show that this algorithm can achieve a higher precision with less space and time complexity as compared with the existing methods, and it could be concluded that the proposed algorithm is suitable for burst detection over data streams. Key words: data stream; burst detection; fractal; piecewise fractal model; search space 摘要: 数据流上的突变检测技术由于其在风险分析网络监测趋势分析等领域广阔的应用前景而受到学术界和工业界越来越多的关注.为了在数据流上检测多个滑动窗口上的单调聚集函数值和非单调聚集函数值的突变,提出了基于分形技术的构建单调搜索空间的突变检测算法.首先给出了数据流上的分段分形模型,进而基于该模型设计了突变检测算法.该算法能够将突变检测处理时间复杂度从O (m )降为O (log m )(m 为需要被检测的滑动窗口数目).提出的两种新颖的分段分形模型能够准确地对数据流的自相似性进行建模并压缩数据流.理论分析和实验结果表明,与已有研究成果相比,算法具有较高的精度和较低的时间/空间复杂度,更加适用于进行数据流的突变检测. 关键词: 数据流;突变检测;分形;分段分形模型;搜索空间中图法分类号: TP311 文献标识码: A ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496325, 60496327, 60503034 (国家自然科学基金); the Shanghai Rising-Star Program of China under Grant No.04QMX1404 (上海市青年科技启明星计划) Received 2005-09-19; Accepted 2005-12-13 万方数据