关于数据流问题的学术报告笔记1
来源:互联网 发布:百度知道营销软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 16:49
演化数据流度量与建模的一些问题学术讲座笔记
学术报告人:武汉大学丁立新 教授
概念:
数据流:大批的被观察的,按时间排序的数据。
平稳数据流:某种性质不随时间改变。
非平稳数据流:1)趋势平稳;2)布朗运动;3)差分平稳。
应用:网络入侵,监控等。
相关问题:
1.相似性度量。建立在表征上的。利用希尔伯特-黄变换:EMD分解-->Hilbert变化-->积分。利用边界谱放大特性;
2.模型选择。1)非线性时间序列模型。核心问题:例如神经网络中节点个数选择,和核函数的确定;
2)非平稳度量。数据流-->产生划分-->频率序列-->收敛-->指标NS(x) = H(sis) / H(iis) TIP:H(sis)--非 平稳熵 H(iis)--平稳熵
3.数据流自适应建模。从确定的函数空间寻找相似的函数。自适应傅里叶级数(参看厦门大学 钱涛教授)。
4.相关工作
1)分数次多项式: 。(可分 最小二乘法);
2)自由节点样条;
3)图像加密(非平稳性度量)。
可考虑的一些问题:
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