排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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传统DTW算法复杂度高,特别当处理海量数据时,耗时长.为了从算法和实现手段两方面同时入手,提高DTW运算效率,提出基于Hadoop平台,以FastDTW方法实现的水文时间序列相似性查找方法.首先利用小波变换对数据去噪,接着对水文时间序列进行语义化,然后在Hadoop的MapReduce过程中调用FastDTW方法实现DTW距离的云计算,得出与查询序列最相似的匹配序列.通过实验与串行查找进行对比,验证该方法用时短,匹配效果好,能够满足实际应用需求. 相似文献
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针对水利普查数据量大、属性维度多等特点,论文通过探讨和分析Hadoop的组成和运行机制,提出了一种基于Hadoop云平台的水利普查数据挖掘系统,介绍了系统的设计思想及架构,详细阐述系统内各个模块的功能作用。该系统利用Hadoop云平台实现了一种改进后的并行关联规则算法,既充分利用了Hadoop平台并行处理数据的能力,又降低了开发所需的成本。通过进行单机对比测试和集群测试,证明了系统具有更好的可用性和较高的挖掘效率。 相似文献
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