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提出一种主动容错的序列流并行分析算法——FTPSA算法（proactive fault-tolerant parallel sequence stream analysis algorithm），以解决噪声环境下大规模序列流的自适应分析问题．算法利用学习网络描述流序列，并存于0-1矩阵中；将低比例和高比例不良数据分层考虑，分别采用基于客错和基于结构优化的学习方法；同时，经过全局筛选，有效地减少了中间结果集合，降低了内存和通信消耗．真实数据集上的实验结果表明，FTPSA算法准确率高，占用的存储空间小，并有良