44、极端资源受限设备中的模式检测技术

极端资源受限设备中的模式检测技术

在当今的技术领域，传感器数据的模式检测在众多应用场景中发挥着关键作用。然而，对于资源受限的无线传感器执行器网络（WSAN）而言，实现高效准确的模式检测面临着诸多挑战。本文将介绍几种不同的模式检测方法及其特点，并详细阐述一种适用于极端资源受限设备的模式检测方案。

不同领域的模式检测方法

• 数据中心监控与上下文感知计算
  • 基于SAX和RLE的数据中心制冷器性能优化 ：研究人员提出了一种在线时间序列数据挖掘解决方案，用于优化数据中心制冷器的性能。传感器节点产生的时间序列数据描述了环境条件，这些条件通常随服务器、存储和网络设备的负载而变化。该方法首先使用符号聚合近似（SAX）算法将时间序列数据转换为符号表示，然后进行游程编码（RLE）以记录符号转换的时间。通过频繁事件挖掘，识别数据中心在不同环境条件下的效率特征，从而形成动态模型并制定控制策略。
  • 基于支持向量回归（SVR）的在线新颖性检测 ：该方法利用SVR对时间序列数据进行建模，引入了带有置信分数的检测机制，以指示算法对新颖性程度的置信度。但该方法在事件持续时间的选择上需要谨慎，且训练窗口与资源需求的关系是其弱点之一，同时评估有限，未能提供SVR用于新颖性检测有效性的具体证据。
  • 基于后缀树的上下文感知计算异常结构挖掘 ：该方法使用后缀树数据结构对活动的结构信息和事件统计进行编码，旨在识别与先前正常行为存在核心结构差异或基于模式出现频率差异的有趣模式。在异常模式检测方面，根据正常