【摘 要】
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在流数据中,降低维度是处理多维序列数据的重要因素.提出一种双变换算法(DTA),针对在线序列数据,分别进行酉变换和双曲线旋转变换的双变换处理,得到假设函数的参数,通过牛顿
【基金项目】
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国家自然科学基金(61262040).
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在流数据中,降低维度是处理多维序列数据的重要因素.提出一种双变换算法(DTA),针对在线序列数据,分别进行酉变换和双曲线旋转变换的双变换处理,得到假设函数的参数,通过牛顿算法迭代预测误差值,直到小于所预设的阈值,从而得到最优预测值.仿真结果表明,对比OGD和RON两种算法,DTA算法在保障算法稳定性的前提下,有效减少计算时间.
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