【摘 要】
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针对传统的网络大数据多分辨率采集方法通常存在采集成本高、完成时间较长、采集准确率较低等问题,提出基于Java3D的大数据网络多分辨率采集方法。通过对基于Java3D网络的大数据多分辨率进行时间序列的空间重构,求出多分辨率时间序列的自相关函数,并引入平均互动数据提取方法对网络数据多分辨率采集的功率谱密度进行估计,采用ADASYN算法,对无效多分辨率数据进行去除,实现大数据多分辨率精准采集。实验结果表
【机 构】
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三江学院计算机科学与工程学院,金陵科技学院软件学院
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520042),江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB520049)
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针对传统的网络大数据多分辨率采集方法通常存在采集成本高、完成时间较长、采集准确率较低等问题,提出基于Java3D的大数据网络多分辨率采集方法。通过对基于Java3D网络的大数据多分辨率进行时间序列的空间重构,求出多分辨率时间序列的自相关函数,并引入平均互动数据提取方法对网络数据多分辨率采集的功率谱密度进行估计,采用ADASYN算法,对无效多分辨率数据进行去除,实现大数据多分辨率精准采集。实验结果表明,所提方法采集成本较低、完成时间较短、采集准确率较高;具有一定的实用价值,可广泛应用于各个领域。
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