典型文献
一种基于模板匹配与隶属度解析的时序异常快速检测方法
文献摘要：
传统的数据检测技术在处理大规模医疗数据时,耗时较高且抗干扰能力较弱.针对这些问题,文中应用模板匹配与隶属度解析技术,给出了一种时序数据异常状态的快速检测与分析方法.该方法采用TSTKS算法与滑动窗口理论实现时序数据多突变点快速检测,提取连续多窗口波动特征,构建时序数据的归一化波动向量,对大规模病变信号进行异常状态检测与分析.仿真数据与脑电病变信号分析等实验表明,此方法是一种较为快速、准确的大数据分析与检测方法.
文献关键词：
突变点检测;大数据分析;异常检测;滑动窗口;时序数据;波动向量;模板匹配;隶属度分析
中图分类号：
作者姓名：
龚汉鑫;齐金鹏;孔凡书;朱俊俊;曹一彤
作者机构：
东华大学 信息科学与技术学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]龚汉鑫;齐金鹏;孔凡书;朱俊俊;曹一彤-.一种基于模板匹配与隶属度解析的时序异常快速检测方法)[J].电子科技,2022(06):1-5,27
A类：
TSTKS,滑动窗口理论,波动向量
B类：
模板匹配,快速检测方法,数据检测,医疗数据,抗干扰能力,时序数据,数据异常,异常状态,检测与分析,理论实现,多窗口,波动特征,状态检测,仿真数据,脑电,信号分析,突变点检测,异常检测,隶属度分析
AB值：
0.273258
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