Specifying and detecting temporal patterns with shape expressions
Specifying and detecting temporal patterns with shape expressions
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使用形状表达式指定和检测时间模式
DOI：
10.1007/s10009-021-00627-x
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发表时间：
2021
影响因子：
1.5
通讯作者：
Deshmukh, Jyotirmoy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ničković, Dejan;Qin, Xin;Ferrère, Thomas;Mateis, Cristinel;Deshmukh, Jyotirmoy
现代网络物理系统（CPS）和物联网（IoT）是生成、测量和记录大量时间序列的数据工厂。时间序列中的有用信息通常以序列模式的形式存在。我们proposeshape expressions作为一种声明性语言，用于从可能有噪声的数据中指定和提取丰富的时间模式。形状表达式是具有任意（线性、指数、正弦等）具有作为原子谓词的参数和对这些参数的附加约束的形状。我们与形状表达式novelnoisysemantics相结合，正则表达式匹配语义与统计回归。我们研究的语言的基本属性，并提出了一个有效的启发式形状表达式的近似匹配。我们证明了这种技术的适用性，从健康和航空电子领域的两个案例研究。
Modern cyber-physical systems (CPS) and the Internet of things (IoT) are data factories generating, measuring and recording huge amounts of time series. The useful information in time series is usually present in the form of sequential patterns. We proposeshape expressionsas a declarative language for specification and extraction of rich temporal patterns from possibly noisy data. Shape expressions are regular expressions with arbitrary (linear, exponential, sinusoidal, etc.) shapes with parameters as atomic predicates and additional constraints on these parameters. We associate with shape expressions novelnoisysemantics that combines regular expression matching semantics with statistical regression. We study essential properties of the language and propose an efficient heuristic for approximate matching of shape expressions. We demonstrate the applicability of this technique on two case studies from the health and the avionics domains.
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