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    具有時間約束層流特征的美術(shù)圖形符號化設(shè)計(jì)

    2018-03-23 03:45:59張海敏
    關(guān)鍵詞:圖形符號矢量約束

    張海敏

    (安徽工程大學(xué) 藝術(shù)學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)

    在對符號時間約束問題進(jìn)行分析時,其難點(diǎn)在于應(yīng)當(dāng)通過何種方式從流數(shù)據(jù)中有效的提取其中的嵌入信息,要求運(yùn)用最佳的原始流數(shù)據(jù)分割方法[1-2].結(jié)合當(dāng)前的研究成果能夠發(fā)現(xiàn),在當(dāng)前已有的時間約束分析方法中,應(yīng)用最為普遍的為離散付式變換(DFT)[3-4]、分段聚合近似(PAA)[5]、自適應(yīng)分段常數(shù)近似(APCA)[6]等.在眾多符號表示方法中,都存在著其特有優(yōu)勢與不足.RLA實(shí)現(xiàn)了對此類問題的有效解決,對于上述問題中存在的缺陷進(jìn)行了有效的完善,算法性能得到了提高,因此社會各界對該方法表示了極大的關(guān)注[7].但是這種方法也存在不足之處,僅能夠用于分析方差較小,這就難以實(shí)現(xiàn)對流數(shù)據(jù)細(xì)微特征的有效反映,甚至得到的結(jié)果可能為錯誤結(jié)果.

    本文提出了基于時間約束層流特征矢量美術(shù)圖形符號化TCLC算法,將其應(yīng)用到流數(shù)據(jù)美術(shù)圖形符號過程中.通過流數(shù)據(jù)時間約束層流特征的均值與方差水平,實(shí)現(xiàn)對其”平均值”與”發(fā)散程度”的衡量指標(biāo),將時間約束符號視為矢量,得到與之相對的符號矢量.此時分析其“平均值”特征時,通過時間約束子段均值作為指標(biāo),方差水平則用以刻畫其發(fā)散程度.兩個分量的矢量和,則表示了該時間約束符號具有的總體特征.通過仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻贸觯cRLA算法相比,本文的TCLC算法表現(xiàn)出了更好的相似搜索效果.

    1 SFVS(時間約束層流特征矢量美術(shù)圖形符號化)算法

    1.1 算法描述

    在RLA算法中容易丟失重要的極值信息,為了改進(jìn)這一不足,提出了TCLC算法,該方法的主要實(shí)現(xiàn)思路為;首先以各字符對應(yīng)時間約束子段的極大極小值視為新的字符表示,由此,原來的由一個RLA字符所表示的時間約束子段,此時變?yōu)橛?個字符進(jìn)行表示.本文對此方案進(jìn)行了驗(yàn)證分析(見表1),結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法的效果也相對有限,主要是人為因素所導(dǎo)致的信息失真,同時給予符號數(shù)也擴(kuò)大了,那么計(jì)算代價也會大大增加.故此,本文綜合相關(guān)的理論研究以及實(shí)踐結(jié)論,通過對其他方面進(jìn)行改善以實(shí)現(xiàn)對RLA算法中信息丟失問題的有效解決.

    表1 TCLC與RLA運(yùn)行時間比較

    基于對于大部分流數(shù)據(jù)而言,都可將其視為隨機(jī)序列,因此,時間約束分析可視為是對于觀測得到的時間約束的統(tǒng)計(jì)分析.并且可利用統(tǒng)計(jì)分析的均值和方差水平進(jìn)行確認(rèn)和分析.本文所提出的TCLC算法主要實(shí)現(xiàn)思路為:通過時間約束層流特征的均值與方差水平的分析,來對其平均值以及其具有的發(fā)散程度進(jìn)行分析,此時,可將時間約束符號視為是一個矢量.由此,流數(shù)據(jù)美術(shù)圖形符號化的實(shí)現(xiàn)過程中,就相當(dāng)于使得將時間約束子段進(jìn)行轉(zhuǎn)化,得到對應(yīng)的符號矢量,其中含有兩個分量.兩個分量組成了矢量和,通過這種方式能夠從不同的角度對時間約束符號具有的特征進(jìn)行分析.故此,能夠?qū)崿F(xiàn)對其特征的全面描述.本文的TCLC方法與RLA方法相比,能夠?qū)崿F(xiàn)更加詳細(xì)的描述,此時與之相對應(yīng)的數(shù)學(xué)描述為

    (1)

    (2)

    上式中,Cj-1,Cj依次表示了第i個字符劃分區(qū)具有的下、上限.

    則此時可將式(1)、式(2)落入不同的劃分區(qū)間的Xi,Si值進(jìn)行轉(zhuǎn)化,得到與之相對的符號分量.此時,Xi表示第i個時間約束子段的均值,Si屬于相應(yīng)時間約束子段方差s:

    (3)

    1.2 符號距離計(jì)算

    本文考慮美術(shù)圖形符號化的具體實(shí)現(xiàn)過程,首先通過PAA方法實(shí)現(xiàn)降維,隨后求取方差,由此實(shí)現(xiàn)了預(yù)處理過程,此時可通過下式表述兩個原始時間約束A,B的歐氏距離

    (4)

    式中的d代表數(shù)據(jù)的維數(shù),相應(yīng)的預(yù)處理時間約束A′,B′的距離則為

    (5)

    能夠得出,預(yù)處理時間約束A′,B′的距離與A,B的歐式距離,兩者間是存在如下關(guān)系:

    D(A,B)≥DR(A′,B′)

    (6)

    (7)

    考慮到本文其中的符號包含兩個分量,可得出下面的式子:

    (8)

    在此基礎(chǔ)上,能夠得到與之相對的原始時間約束的具有的最小距離為

    (9)

    而且還可論證,在預(yù)處理時間約束和符號時間約束距離,兩者間是存在如下關(guān)系:

    (10)

    綜合考慮式(10)及式(6)可得

    (11)

    說明通過SFVS方法得到的符號距離,為與之對應(yīng)的歐式距離的下限.

    2 仿真實(shí)驗(yàn)

    本文通過實(shí)驗(yàn)對本文算法進(jìn)行有效的驗(yàn)證,對于TCLC與兩RLA種方法的運(yùn)行時間代價對比.經(jīng)過20次實(shí)驗(yàn)之后得到表2中的均值結(jié)果,結(jié)果表明TCLC的計(jì)算代價要更大一些,具體表現(xiàn)為RLA方法的3倍左右.

    2.1 相似查詢

    經(jīng)過相似查詢實(shí)驗(yàn)之后,對于RLA、TCLC兩種方法的分析,可以從其他角度對于兩種方法,各自的特征進(jìn)行分析.用Brute_Force算法,能夠在流數(shù)據(jù)集T中或者說一定的范圍、或者閾值內(nèi),即可得到和給定長度標(biāo)準(zhǔn)子串Ti相匹配的子序列Tj.如圖1所示,屬于一個十分典型的案例.

    如圖1(a)所示,代表了通過RLA方法時,得到了通過RLA方法進(jìn)行相似性查詢時,得到的結(jié)果片段.在左圖中,屬于查詢串;右圖進(jìn)行相似查詢時,能夠得到異常結(jié)果.圖1(b)表示的是對于同一數(shù)據(jù)集,進(jìn)行近似查詢時,通過TCLC方法能夠確定.綜合上述分析能夠得出,其中有效避免了RLA方法中存在的不足.

    (a)The RLA symbol is used for similar queries

    (b)The TCLC symbol is used for similar queries

    表2所示的為對表1中數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測時,20次實(shí)驗(yàn)的平均結(jié)果,為了簡化過程同時增強(qiáng)其可比性,在表2的3~6列表示的是在異常檢測實(shí)驗(yàn)中,所得到的異常檢測漏檢率,以及進(jìn)行相似查詢時得到的誤檢率.在7,8列則是對兩種方法具有的運(yùn)行時間進(jìn)行了記錄、分析.

    表2 TCLC與RLA應(yīng)用比較

    經(jīng)過本文實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻贸?,本文的TCLC算法和RLA相比具有的整體性能更優(yōu),不管是在進(jìn)行相似查詢亦或者是進(jìn)行異常檢測,所得到的結(jié)果都是更優(yōu)的,結(jié)合表2中的3、4兩列能夠發(fā)現(xiàn),在異常檢測中,TCLC方法的漏檢率水平更低,要低于RLA方法,主要原因在于,當(dāng)采用RLA方法來進(jìn)行檢測時,本質(zhì)上是需要對兩個符號相對應(yīng)的時間約束子段平均值距離來進(jìn)行檢測,假如該距離與閾值相比較小時,則此時能夠判定被檢測時間約束子段屬于正常的,而在TCLC方法中,盡管兩個符號對應(yīng)的均值分量都是小于閾值的,但是最后兩個符號的矢量距離可能大于閾值,此時的檢測結(jié)果出現(xiàn)異常.在表5、6兩列表示了進(jìn)行相似查詢的實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果.最終顯示,TCLC的誤檢率更低,最起碼不會超過RLA方法.在表2中7,8列表示的是兩種算法具有的平均實(shí)驗(yàn)運(yùn)行時間.結(jié)果顯示,TCLC方法所增加的計(jì)算代價遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于RLA方法.故此,基于計(jì)算代價以及算法精度兩個角度進(jìn)行分析,能夠得出從綜合角度分析,TCLC算法比RLA算法要具有更好的性能,優(yōu)勢更加突出.

    3 結(jié)論

    為了改進(jìn)RLA方法在進(jìn)行符號時間約束中存在諸多不足,本文提出了TCLC算法.在TCLC算法中,主要是加入了兩個時間約束層流特征分量使得RLA標(biāo)量能夠經(jīng)過符號化處理轉(zhuǎn)化得到矢量符號.基于TCLC方法中,得到的描述信息更多.因此,在處理時間約束分析方面具有更好的優(yōu)勢,而且通過實(shí)驗(yàn)對比,也驗(yàn)證了該方法的有效性.

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