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数据流上的突变检测技术由于其在风险分析、网络监测、趋势分析等领域广阔的应用前景而受到学术界和工业界越来越多的关注，为了在数据流上检测多个滑动窗口上的单调聚集函数值和非单调聚集函数值的突变，提出了基于分形技术的构建单调搜索空间的突变检测算法，首先给出了数据流上的分段分形模型，进而基于该模型设计了突变检测算法，该算法能够将突变检测处理时间复杂度从D（m）降为O（logm）（m为需要被检测的滑动窗口数目），提出的两种新颖的分段分形模型能够准确地对数据流的自相似性进行建模并压缩数据流，理论分析和实验结果表明，与已