面向大型物聯(lián)網(wǎng)的概率復雜事件處理方法.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩64頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、進入21世紀,感知識別技術(shù)快速發(fā)展,以智能識別終端和傳感器作為代表的信息自動生成設(shè)備已經(jīng)開始大規(guī)模應(yīng)用,并精確地對物理世界進行感知、監(jiān)控和測量。一方面是信息世界的拓展需求,另一方面是物理世界的聯(lián)網(wǎng)需求,二者碰撞孕育出一種新型網(wǎng)絡(luò)—物聯(lián)網(wǎng)。
  物聯(lián)網(wǎng)其應(yīng)用范圍幾乎覆蓋了各行各業(yè),物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的事件具有異構(gòu)、分散、海量和不確定性等特征。同時全球數(shù)字世界的規(guī)模與日俱增,大數(shù)據(jù)時代來臨。大型物聯(lián)網(wǎng)便是與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。作為

2、物聯(lián)網(wǎng)中間件的核心技術(shù),復雜事件處理能夠從連續(xù)數(shù)據(jù)流中快速提取和識別出有意義的信息。大型物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的概率復雜事件處理面臨著許多挑戰(zhàn),如何高效的處理大量的輸入事件流,如何準確的計算由不確定事件源導致的不確定性結(jié)果,是本文研究的重點。
  針對復雜事件處理的上述挑戰(zhàn),本文提出了用于解決概率復雜事件的CEP2U(Complex Event Processing under Uncertainty)模型,并在此基礎(chǔ)上提出了基于規(guī)則劃分(

3、Rule partition)的分布式并行處理方法。本文的主要工作包括:
 ?。?)研究和分析大型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中存在的概率性問題,提出了CEP2U模型,考慮了事件具體信息的概率性和事件發(fā)生的概率性,運用概率論使概率性問題模型化,使用了簡潔易讀的規(guī)則,同時又使引入概率性問題帶來的系統(tǒng)開銷相對有限。
 ?。?)在CEP2U模型基礎(chǔ)上,為進一步提高性能,提出了基于規(guī)則劃分的分布式處理方法,把處理節(jié)點依據(jù)相互間的延遲條件構(gòu)建成最短路徑

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論