基于粒度理论的高维数据流并行计算方法

以实现多种形态高维数据流的高效、精确并行计算为出发点,提出基于粒度理论的高维数据流并行计算方法。使用基于动态粒度的数据流挖掘模型,高效挖掘高维数据流;利用基于局部保持投影原理和主成分分析原理压制高维数据流噪声,减少高维数据流噪声隐患;依据降噪后不同高维数据流特点,采用高维数据流相关性分析并行计算方法,得到高维数据的皮尔逊积差相关系数,实现数据流关联,并基于数据流十字转门模型,定义适合高维数据流分析的滑动数据流窗口模式,实现高维数据流的并行计算。实验结果验证,上述方法挖掘高维数据流的内存消耗低,高维数据流数据去噪能力强,具备较高的高维数据流并行计算精度,且并行计算效率高。