哈爾濱工業(yè)大學(xué)-高宏-工業(yè)感知大數(shù)據(jù)獲取與計算

高宏哈爾濱工業(yè)大學(xué)感知數(shù)據(jù)具有很強的行業(yè)相關(guān)性，從產(chǎn)品各個階段產(chǎn)生的感知數(shù)據(jù)之間相當前時刻產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如果不迅速轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灾С譀Q策的信息，其價值就會

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感知數(shù)據(jù)的類型越來越豐富，既包含

y溫度、濕度、光強等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也

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mn22.32322.3

低精度傳感器及環(huán)境干擾造成 低精度傳感器及環(huán)境干擾造成 采樣頻率、感知節(jié)點失效、數(shù) 當集成來自亍不同數(shù)據(jù)源的丟等因素影響，無法保證據(jù)仸，環(huán)刻、用全部因素造實時感 2322.524.523因采集、傳輸、更新等延遲使部分研究結(jié)果（一部分研究結(jié)果（一感知大數(shù)據(jù)例部分研究結(jié)果（一感知大數(shù)據(jù)例

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部分研究結(jié)果（一部分研究結(jié)果（一tctciscurrentsamplingtc-1isthelastsamplingtimebeforeDeterminetheDeterminethenextsamplingtimetc+1,tc=SampleSensedValuesin[tc-ComputeSensed in[tc-部分研究結(jié)果（一

部分研究結(jié)果（一S-Based 部分研究結(jié)果（二ε-Dominant部分研究結(jié)果（二DoDoMorewithLess部分研究結(jié)果（二現(xiàn)有的DoMorewithLessSamplingbased只能支持特定的簡單計算(e.gaggregationCompressionDataReduction DataReduction 部分研究結(jié)果（二RawSensoryData部分研究結(jié)果（二目標：尋找目標：尋找ε子空間及ε主數(shù)據(jù)集部分研究結(jié)果（二證明了該問題是P部分研究結(jié)果（二ε-基于Lanczos 部分研究結(jié)果（二HongGao,XiaolinFang,JianzhongLi,YingshuLi.DataCollectioninMulti-ApplicationSharingWirelessSensorNetworks,IEEETrans.ParallelDistrib.Syst.(IEEETPDS2015).XiaolinFang,HongGao,JianzhongLi,YingshuLi.ApproximateMultipleCountinWirelessSensorNetworks,The33ndIEEEInternationalConferenceonComputerCommunications(IEEEINFOCOM2014)XiaolinFang,HongGao,JianzhongLi,Application-AwareDataCollectioninWirelessSensorNetworks,The32ndIEEEInternationalConferenceonComputerCommunications(IEEEINFOCOM2013)GuohuaLi,JianzhongLi,HongGao,-ApproximationtoDataStreamsinSensorNetworks,The32ndIEEEInternationalConferenceonComputerCommunications(IEEEINFOCOM2013)SiyaoCheng,JianzhongLi,O()-ApproximationtoPhysicalWorldbySensorNetworks,The32ndIEEEInternationalConferenceonComputerCommunications(IEEEINFOCOM2013)JianzhongLi,GuohuaLi,HongGao,Novelε-ApproximationtoDataStreamsSensorNetworks,IEEETra