【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及與發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)的智能化已成為業(yè)界的熱點(diǎn)議題。語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)將語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)中,為物聯(lián)網(wǎng)信息的語(yǔ)義化表示和處理奠定了基礎(chǔ),并被認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)向智能化邁進(jìn)的重要趨勢(shì)。此外,為進(jìn)一步增強(qiáng)智能物聯(lián)網(wǎng)中異構(gòu)設(shè)備的互操作性以及提升敏捷反應(yīng)的能力,事件驅(qū)動(dòng)的面向服務(wù)架構(gòu)(Event-drivent Serviceoriented Architecture,EDSOA)被應(yīng)用于智能物聯(lián)網(wǎng)中。在該架構(gòu)下,設(shè)備的功能被封裝成語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的形式,為設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享和互操作提供支持。同時(shí),事件作為消息的載體,可以反映物理環(huán)境中實(shí)體的狀態(tài)變化,對(duì)智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與物理環(huán)境之間的交互起到了促進(jìn)作用。當(dāng)物理環(huán)境中感興趣的事件被捕獲時(shí),通過(guò)對(duì)事件的深入分析,智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可調(diào)用相應(yīng)的服務(wù)進(jìn)行響應(yīng)處理。在這種需求的促使下,針對(duì)事件的準(zhǔn)確識(shí)別以及高效的服務(wù)發(fā)現(xiàn)成為重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。一方面,由于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境復(fù)雜多變,以及網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的諸多不穩(wěn)定因素,事件識(shí)別所需的傳感數(shù)據(jù)存在一定程度的不確定性和動(dòng)態(tài)性。而且,在一些復(fù)雜的場(chǎng)景中,僅利用傳感數(shù)據(jù)往往不足以全面地刻畫(huà)事件。另一方面,事件驅(qū)動(dòng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)不僅需要充分考慮服務(wù)的功能需求,還應(yīng)當(dāng)盡可能地滿足性能需求。從功能角度出發(fā),需借助事件和服務(wù)的描述信息,通過(guò)服務(wù)匹配得到足以響應(yīng)事件的服務(wù)。從性能角度出發(fā),則應(yīng)盡量考慮對(duì)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的需求,選擇優(yōu)質(zhì)的服務(wù)來(lái)響應(yīng)事件。因此,無(wú)論在理論研究還是實(shí)際應(yīng)用上,物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的事件識(shí)別以及事件驅(qū)動(dòng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)都是具有重要意義且極具挑戰(zhàn)的課題。本文針對(duì)語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)中事件驅(qū)動(dòng)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)展開(kāi)研究,著重解決“事件識(shí)別問(wèn)題”、“事件驅(qū)動(dòng)的服務(wù)匹配問(wèn)題”、“面向QoS的服務(wù)選擇問(wèn)題”這三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,旨在促進(jìn)事件的準(zhǔn)確識(shí)別和敏捷反應(yīng),為智能物聯(lián)網(wǎng)對(duì)環(huán)境的監(jiān)控提供有力支撐。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:(1)為應(yīng)對(duì)傳感數(shù)據(jù)在事件刻畫(huà)中的局限性,以及數(shù)據(jù)本身的不確定性和動(dòng)態(tài)性,達(dá)到提升事件識(shí)別準(zhǔn)確率的目的,本文將上下文信息引入到事件識(shí)別中,提出一種基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的事件識(shí)別方法。在該方法中,提出了一種多層次信息融合模型,采用一階邏輯公式構(gòu)建傳感數(shù)據(jù)、上下文信息和事件的關(guān)系,使得信息可以被綜合利用。以此為基礎(chǔ),該方法通過(guò)對(duì)一階邏輯規(guī)則附加權(quán)重來(lái)應(yīng)對(duì)信息的不確定性,繼而基于帶權(quán)規(guī)則的推理進(jìn)行事件識(shí)別。其中,規(guī)則的權(quán)重通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法和提出的自適應(yīng)權(quán)重更新算法來(lái)得到,以此減弱數(shù)據(jù)不確定性和動(dòng)態(tài)性對(duì)事件識(shí)別的負(fù)面影響,提高復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中事件識(shí)別的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該事件識(shí)別方法可以有效地利用傳感數(shù)據(jù)和上下文信息,應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的不確定性和動(dòng)態(tài)性,提升事件識(shí)別的準(zhǔn)確率、召回率和精確度,有助于智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)環(huán)境的有效監(jiān)測(cè)以及后續(xù)的響應(yīng)處理。(2)為提升事件和服務(wù)的匹配效率和準(zhǔn)確率,本文提出了一種混合詞向量訓(xùn)練算法,進(jìn)而提出了一種基于詞向量的事件驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)自動(dòng)匹配方法。在該方法中,定義了兩種與事件相關(guān)的服務(wù):事件識(shí)別服務(wù)和事件處理服務(wù),并且基于詞向量提出了一種語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)自動(dòng)匹配模型,該模型根據(jù)詞向量來(lái)計(jì)算兩個(gè)服務(wù)的匹配度,當(dāng)服務(wù)的匹配度高于給定閾值,則判定服務(wù)間具有匹配關(guān)系。此外,該混合詞向量訓(xùn)練算法以語(yǔ)料庫(kù)和知識(shí)庫(kù)為訓(xùn)練資料,首先利用連續(xù)詞袋模型(Continuous Bag of Words,CBOW)和提出的語(yǔ)義生成模型(Semantic Generation Model,SGM)分別對(duì)高頻詞和低頻詞進(jìn)行處理,訓(xùn)練得到高頻詞和低頻詞對(duì)應(yīng)的詞向量,然后提出的余弦相似度改裝(Cosine Similarity Retrofitting,CSR)模型對(duì)高、低頻詞向量進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化,從而通過(guò)優(yōu)化詞向量的質(zhì)量來(lái)提高服務(wù)匹配的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該服務(wù)匹配方法可以有效解決事件驅(qū)動(dòng)的服務(wù)自動(dòng)化匹配問(wèn)題,并且提出的混合詞向量訓(xùn)練算法能夠獲得高質(zhì)量的詞向量,在皮爾森相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)上表現(xiàn)出更好的效果,而且提升了服務(wù)匹配的準(zhǔn)確率,為智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用針對(duì)事件的敏捷反應(yīng)提供強(qiáng)有力的支撐。(3)所匹配的單個(gè)服務(wù)的功能有限,可以將若干子服務(wù)進(jìn)行組合得到功能更加強(qiáng)大的復(fù)合服務(wù),為提升復(fù)合服務(wù)選擇的性能,以及服務(wù)需求方對(duì)QoS的滿意度,本文兼顧QoS偏好和約束條件,提出一種面向QoS的復(fù)合服務(wù)選擇方法。該方法包括局部?jī)?yōu)化和全局優(yōu)化兩個(gè)階段,在局部?jī)?yōu)化階段提出了QoS的屬性比例(相當(dāng)于對(duì)屬性Q進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化)與平衡系數(shù)(用來(lái)反映候選服務(wù)集對(duì)QoS約束的影響力),根據(jù)屬性比例和平衡系數(shù),建立局部QoS評(píng)估模型,對(duì)候選服務(wù)進(jìn)行QoS評(píng)估,并以此為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)服務(wù)進(jìn)行初步篩選,通過(guò)減少候選服務(wù)的數(shù)量提高復(fù)合服務(wù)選擇的性能;在全局優(yōu)化階段采用模糊層次分析法對(duì)QoS偏好進(jìn)行評(píng)估,并且結(jié)合QoS約束將復(fù)合服務(wù)選擇問(wèn)題轉(zhuǎn)化為整數(shù)規(guī)劃進(jìn)行求解,以更好提升需求方對(duì)QoS的滿意度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠充分考慮QoS偏好和約束條件,通過(guò)獲得高QoS評(píng)價(jià)的復(fù)合服務(wù)來(lái)提升服務(wù)的滿意度,且具有較高的服務(wù)選擇性能,有助于提升智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)事件的響應(yīng)效果。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5
【圖文】：

圖 1-1 語(yǔ)義網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)圖[26]域本體范疇內(nèi)，本體可以定義為關(guān)于領(lǐng)域知識(shí)的概念化、領(lǐng)域的本體研究和應(yīng)用已取得一定的成果，主要集涉及傳感器的類型、定義、部署、配置、觀測(cè)等。會(huì)（OpenGISconsortium,OGC）提出的一套傳感網(wǎng)賦[30]標(biāo)準(zhǔn)，它可以支持異構(gòu)傳感器、傳感數(shù)據(jù)庫(kù)在 W。其中，傳感器建模語(yǔ)言（SensorModelLanguage，統(tǒng)中的處理過(guò)程提供了描述規(guī)范。OntoSensor 本體一個(gè)更通用的傳感器訪問(wèn)和推理的知識(shí)庫(kù)，甚至能O 本體[33]針對(duì)傳感器的部署需求，可用于數(shù)據(jù)集成、作（MarineMetadataInteroperability，MMI）本體[34]

第三章 基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的事件識(shí)別研究息融合模型；（2）規(guī)則權(quán)重的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法；（3）自適應(yīng)權(quán)重的事件識(shí)別方法。各部分的組織關(guān)系如圖 3-1 所示。針對(duì)不同型的目的是促進(jìn)領(lǐng)域知識(shí)的建模，輔助構(gòu)建一階邏輯知識(shí)庫(kù)則針對(duì)知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練獲取規(guī)則的針對(duì)數(shù)據(jù)的分布特征變化，通過(guò)權(quán)重更新來(lái)予以處理。基于已獲取的馬爾科夫邏輯網(wǎng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)推理來(lái)識(shí)別事件。

圖 3-2 針對(duì)事件識(shí)別的三層信息融合模型示意圖事件層中的結(jié)點(diǎn)代表eV 集合中的謂詞。也就是說(shuō)，該層的謂詞均表示具有高層抽義的狀態(tài)變化。根據(jù)復(fù)雜程度的不同，簡(jiǎn)單事件和復(fù)雜事件分別對(duì)應(yīng)謂詞ep 和cep 圖 3-2 中，1ep 和2ep 表示簡(jiǎn)單事件，它們是由傳感器提供的信息和其他上下文信息就明確捕捉到的基本狀態(tài)變化。而復(fù)雜事件表示則是建立在簡(jiǎn)單事件的基礎(chǔ)上，如圖 中1cep ，由上下文信息和其他事件共同反映的事件。在面對(duì)具體領(lǐng)域的事件識(shí)別時(shí)，需利用領(lǐng)域知識(shí)對(duì)該領(lǐng)域建立相適應(yīng)的信息融合。根據(jù)上述對(duì)模型的描述，易得到領(lǐng)域中謂詞集V 的元素。接下來(lái)，針對(duì)謂詞間結(jié)組織，本節(jié)進(jìn)一步給出五種關(guān)系構(gòu)建策略。給定謂詞結(jié)點(diǎn)集SV ，CV ，EV 分別表示傳感層謂詞結(jié)點(diǎn)，上下文層謂詞結(jié)點(diǎn)和事謂詞結(jié)點(diǎn)，并且，f 表示構(gòu)造合式公式的函數(shù)。該函數(shù)可以利用一階邏輯聯(lián)結(jié)詞子公式構(gòu)造合式公式。

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本文編號(hào)：2803289