本文關(guān)鍵詞：基于CEP的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)(IOT)作為新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù),受到各界的廣泛推崇,并逐漸被應(yīng)用于智能交通、物流運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。但目前真正能很好應(yīng)用的行業(yè)卻很少,導(dǎo)致這一局面的原因之一便是前端信息感知的海量、異構(gòu)及語(yǔ)義不確定性等導(dǎo)致了用戶(hù)無(wú)法準(zhǔn)確提取和抽象出有意義的數(shù)據(jù)、挖掘出數(shù)據(jù)間隱含的內(nèi)在關(guān)系、快速找到所需的數(shù)據(jù),這些問(wèn)題極大地阻礙了復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)之間的信息協(xié)同、交互和共享。因此,如何在節(jié)點(diǎn)級(jí)對(duì)原始感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,提取抽象的語(yǔ)義信息是實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)高效查詢(xún)和處理要解決的重點(diǎn)問(wèn)題。本文利用語(yǔ)義技術(shù)在信息描述、表示和處理上的優(yōu)勢(shì),深入挖掘物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之間隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系,力圖減少物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)量,提高物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的效率。主要內(nèi)容如下:(1)在研究了現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,分析了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理存在的問(wèn)題,提出了基于語(yǔ)義的物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理(CEP)技術(shù)體系架構(gòu)模型,并有針對(duì)性的對(duì)基本事件層和語(yǔ)義事件層涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。同時(shí)構(gòu)建了一種面向物聯(lián)網(wǎng)的分布式復(fù)雜事件處理系統(tǒng)架構(gòu)。(2)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)中的時(shí)間戳亂序問(wèn)題,給出了物聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)義事件定義和分類(lèi),并對(duì)時(shí)間戳亂序問(wèn)題進(jìn)行了形式化描述,同時(shí)基于混合驅(qū)動(dòng)的空間回收機(jī)制構(gòu)建了基于哈希結(jié)構(gòu)的復(fù)雜事件亂序修正框架,并提出了一種基于亂序修正框架的復(fù)雜事件檢測(cè)算法(ORFCED)。該算法提取事件的2個(gè)特征參數(shù)計(jì)算哈希地址,利用時(shí)間戳特性將事件存入鏈表結(jié)構(gòu)進(jìn)行局部排序,從而解決了亂序問(wèn)題。(3)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件查詢(xún)處理過(guò)程中的重復(fù)查詢(xún)、存儲(chǔ)和處理的問(wèn)題,提出了事件共享機(jī)制(ESM),給出了物聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)義事件定義及事件操作符的語(yǔ)義描述。同時(shí)構(gòu)建了基于事件共享機(jī)制的語(yǔ)義形式化查詢(xún)計(jì)劃處理模型(SFQPM)。該模型可自動(dòng)對(duì)查詢(xún)表達(dá)式和查詢(xún)謂詞進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜事件檢測(cè)和處理的自動(dòng)化。(4)以智能交通應(yīng)用場(chǎng)景為例,針對(duì)智能交通應(yīng)用場(chǎng)景中數(shù)據(jù)的海量、異構(gòu)、語(yǔ)義過(guò)于簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)延遲以及查詢(xún)過(guò)于集中等導(dǎo)致交通運(yùn)輸綜合管理的負(fù)擔(dān)重、工作人員工作量大、系統(tǒng)處理效率低等深層次問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于智能交通的語(yǔ)義事件模型,并闡述了如何利用基于亂序修正框架的復(fù)雜事件檢測(cè)算法和基于事件共享機(jī)制的語(yǔ)義形式化查詢(xún)計(jì)劃處理模型對(duì)事件流進(jìn)行檢測(cè)與處理,結(jié)果驗(yàn)證了本文提出算法模型的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng) 復(fù)雜事件處理 亂序事件處理 事件共享機(jī)制 智能交通
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.3 目前研究存在的主要問(wèn)題18
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)框架18-20
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)18-19
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-22
• 第2章 物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理框架設(shè)計(jì)22-32
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理需求分析22-23
• 2.2 基于復(fù)雜事件處理的物聯(lián)網(wǎng)框架設(shè)計(jì)23-26
• 2.2.1 原始數(shù)據(jù)層24-25
• 2.2.2 基本事件層25
• 2.2.3 語(yǔ)義事件層25
• 2.2.4 事件應(yīng)用層25-26
• 2.3 分布式復(fù)雜事件處理系統(tǒng)架構(gòu)26-28
• 2.4 基于框架的復(fù)雜事件處理關(guān)鍵技術(shù)28-31
• 2.4.1 基本事件層28-29
• 2.4.2 語(yǔ)義事件層29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于亂序修正框架的物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件檢測(cè)模型32-54
• 3.1 物聯(lián)網(wǎng)事件分類(lèi)及描述32-36
• 3.1.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型32-33
• 3.1.2 物聯(lián)網(wǎng)事件定義33-34
• 3.1.3 物聯(lián)網(wǎng)事件分類(lèi)34-36
• 3.2 物聯(lián)網(wǎng)時(shí)間戳亂序問(wèn)題的形式化描述36-37
• 3.2.1 時(shí)間戳亂序問(wèn)題的形式化描述36-37
• 3.2.2 時(shí)間戳亂序帶來(lái)的問(wèn)題37
• 3.3 基于哈希法的復(fù)雜事件亂序修正框架37-40
• 3.3.1 框架結(jié)構(gòu)描述37-39
• 3.3.2 基于哈希結(jié)構(gòu)的亂序修正框架39-40
• 3.4 基于混合驅(qū)動(dòng)的空間回收機(jī)制40-43
• 3.4.1 空間回收機(jī)制40-41
• 3.4.2 時(shí)間驅(qū)動(dòng)機(jī)制41-42
• 3.4.3 事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制42
• 3.4.4 混合驅(qū)動(dòng)機(jī)制42-43
• 3.5 基于亂序修正框架的復(fù)雜事件檢測(cè)模型43-46
• 3.5.1 改進(jìn)的亂序修正框架43
• 3.5.2 復(fù)雜事件檢測(cè)過(guò)程43-45
• 3.5.3 復(fù)雜事件檢測(cè)算法45-46
• 3.6 仿真測(cè)試及分析46-52
• 3.6.1 仿真設(shè)置46
• 3.6.2 仿真數(shù)據(jù)來(lái)源46-47
• 3.6.3 仿真流程47-49
• 3.6.4 仿真結(jié)果分析49-52
• 3.7 本章小結(jié)52-54
• 第4章 基于事件共享機(jī)制的物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理54-76
• 4.1 事件表達(dá)式及事件語(yǔ)言54-61
• 4.1.1 事件語(yǔ)言描述54-55
• 4.1.2 事件表達(dá)式及事件操作符55-60
• 4.1.3 事件應(yīng)用實(shí)例60-61
• 4.2 事件共享策略61-68
• 4.2.1 查詢(xún)重寫(xiě)62-63
• 4.2.2 基于有向無(wú)環(huán)圖的復(fù)雜事件處理共享層次模型63-65
• 4.2.3 基于參數(shù)上下文的事件共享機(jī)制65-68
• 4.3 形式化查詢(xún)計(jì)劃語(yǔ)義模型68-70
• 4.4 仿真測(cè)試及分析70-75
• 4.4.1 仿真設(shè)置70-71
• 4.4.2 仿真數(shù)據(jù)來(lái)源71-72
• 4.4.3 仿真流程72-73
• 4.4.4 仿真結(jié)果分析73-75
• 4.5 本章小結(jié)75-76
• 第5章 智能交通物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理實(shí)例研究76-92
• 5.1 實(shí)例研究背景76-77
• 5.2 智能交通語(yǔ)義事件模型設(shè)計(jì)77-81
• 5.2.1 智能交通數(shù)據(jù)及事件78-79
• 5.2.2 智能交通事件分類(lèi)79-81
• 5.3 復(fù)雜事件處理81-89
• 5.3.1 基于智能交通的亂序事件處理81-83
• 5.3.2 基于智能交通的事件共享處理83-89
• 5.3.3 基于智能交通的復(fù)雜事件處理結(jié)果分析89
• 5.4 本章小結(jié)89-92
• 第6章 總結(jié)與展望92-94
• 6.1 本文所做的主要工作92-93
• 6.2 下一步的工作及研究方向93-94
• 參考文獻(xiàn)94-98
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文和研究成果98-100
• 致謝100

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