本文關(guān)鍵詞：信息物理融合系統(tǒng)過(guò)程數(shù)據(jù)流處理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信息物理融合系統(tǒng)是融合了計(jì)算、通信和物理控制的多維復(fù)雜系統(tǒng),將計(jì)算、交互、控制技術(shù)巧妙融合來(lái)實(shí)現(xiàn)大型工程系統(tǒng)的信息服務(wù)、實(shí)時(shí)感知和動(dòng)態(tài)控制。信息物理融合系統(tǒng)有著廣泛的應(yīng)用：健康護(hù)理、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、航空監(jiān)控等等。信息物理融合系統(tǒng)一般是使用在大型工程中,如何從這工程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流中檢測(cè)出事件進(jìn)而控制實(shí)物是信息物理融合系統(tǒng)需要解決的問(wèn)題。信息物理融合系統(tǒng)信息與物理的交互決定了信息世界所面臨的數(shù)據(jù)在數(shù)量上是巨大的,且對(duì)物理世界的控制是以時(shí)間為特征的多對(duì)象的控制。能否對(duì)巨量的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行高效地檢測(cè)處理是實(shí)現(xiàn)信息和物理世界的關(guān)鍵。復(fù)雜事件檢測(cè)技術(shù)是利用事件屬性間的關(guān)聯(lián)、代數(shù)操作運(yùn)算和各種匹配規(guī)則使信息物理融合系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流得到過(guò)濾。對(duì)信息物理融合系統(tǒng)過(guò)程數(shù)據(jù)流的檢測(cè)問(wèn)題,本文開展了如下研究：(1)針對(duì)信息物理融合系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)流量大而難以及時(shí)處理的問(wèn)題,提出了一種基于Hash結(jié)構(gòu)的Petri網(wǎng)復(fù)雜事件檢測(cè)方法,該算法不但可以減少大量的回溯操作,而且可以免去大量的重復(fù)查找操作,仿真結(jié)果顯示,所提的方法在檢測(cè)時(shí)間,內(nèi)存消耗和吞吐量方面與現(xiàn)有的方法相比有較顯著的效果。(2)針對(duì)信息物理融合系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)流具有較大的亂序性而導(dǎo)致難以及時(shí)判定的問(wèn)題,提出了基于改進(jìn)Petri網(wǎng)與Hash結(jié)構(gòu)的復(fù)雜事件檢測(cè)方法,該算法解決了因檢測(cè)亂序海量數(shù)據(jù)流時(shí)亂序事件間內(nèi)在組成結(jié)構(gòu)難以構(gòu)成和內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系難以確認(rèn)而導(dǎo)致的難以及時(shí)判斷復(fù)雜事件的問(wèn)題,仿真結(jié)果顯示,所提的方法在內(nèi)存消耗,吞吐量和檢測(cè)時(shí)間方面能夠較顯著地提高亂序事件流檢測(cè)的效率。(3)針對(duì)物理信息融合系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的強(qiáng)不確定事件,提出了一種面向信息物理融合系統(tǒng)海量不確定性數(shù)據(jù)流有向無(wú)環(huán)圖結(jié)構(gòu)復(fù)雜事件檢測(cè)方法；該算法有效改善了檢測(cè)不確定數(shù)據(jù)流時(shí)因組合數(shù)量太大而難于及時(shí)檢測(cè)問(wèn)題的影響,降低內(nèi)存消耗,提高事件吞吐量,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。(4)針對(duì)信息物理融合系統(tǒng)中具有情節(jié)規(guī)則約束的事件流,提出了一種基于情節(jié)規(guī)則樹的復(fù)雜事件檢測(cè)算法,該算法能有效減少不滿足約束的原子事件和中間結(jié)果檢測(cè),能夠較大程度地節(jié)省復(fù)雜事件檢測(cè)的代價(jià),提高檢測(cè)的速度。本課題對(duì)信息物理融合系統(tǒng)中多源數(shù)據(jù)流,亂序數(shù)據(jù)流,不確定數(shù)據(jù)流和特定情節(jié)規(guī)則數(shù)據(jù)流分別展開了研究,對(duì)信息物理融合系統(tǒng)中占絕大部分的數(shù)據(jù)流類型都進(jìn)行了深入分析,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)我們得出所提出的方法對(duì)于對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)流效果是比較好的。
【關(guān)鍵詞】：信息物理融合系統(tǒng) 復(fù)雜事件檢測(cè) 海量數(shù)據(jù)流
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP202
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 課題的研究背景及其意義14-18
• 1.1.1 研究背景14-18
• 1.1.2 研究意義18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.2.1 數(shù)據(jù)流上復(fù)雜事件檢測(cè)方法18-21
• 1.3 課題來(lái)源21
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容21-22
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)22-23
• 第二章 多源數(shù)據(jù)流上PETRI-HASH復(fù)雜事件檢測(cè)方法23-33
• 2.1 基于PETRI-HASH復(fù)雜事件檢測(cè)方法23-29
• 2.1.1 Petri-Hash檢測(cè)方法組成結(jié)構(gòu)23-24
• 2.1.2 Petri-Hash檢測(cè)方法檢測(cè)原理及過(guò)程24-26
• 2.1.3 Petri-Hash檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)步驟26-28
• 2.1.4 Petri-Hash檢測(cè)方法應(yīng)用過(guò)程28-29
• 2.2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析29-32
• 2.2.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置29-30
• 2.2.2 測(cè)試算法檢測(cè)時(shí)間30-31
• 2.2.3 測(cè)試算法內(nèi)存消耗31
• 2.2.4 測(cè)試算法吞吐量31-32
• 2.3 本章小結(jié)32-33
• 第三章 海量亂序數(shù)據(jù)流上改進(jìn)PETRI-HASH復(fù)雜事件檢測(cè)方法33-45
• 3.1 基于改進(jìn)PETRI-HASH復(fù)雜事件檢測(cè)方法34-39
• 3.1.1 改進(jìn)Petri-Hash檢測(cè)方法組成結(jié)構(gòu)34-35
• 3.1.2 改進(jìn)Petri-Hash工作原理及檢測(cè)過(guò)程35-36
• 3.1.3 改進(jìn)Petri-Hash方法實(shí)現(xiàn)步聚36-38
• 3.1.4 改進(jìn)Petri-Hash方法應(yīng)用過(guò)程38-39
• 3.2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析39-44
• 3.2.1 設(shè)置實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境及參數(shù)39-40
• 3.2.2 算法在檢測(cè)時(shí)間比較40-42
• 3.2.3 算法在內(nèi)存消耗比較42-43
• 3.2.4 算法在吞吐量比較43-44
• 3.3 本章小結(jié)44-45
• 第四章 海量不確定數(shù)據(jù)流上PETRI-DAG復(fù)雜事件檢測(cè)方法45-55
• 4.1 基于PETRI-DAG結(jié)構(gòu)復(fù)雜事件檢測(cè)方法45-51
• 4.1.1 Petri-DAG檢測(cè)方法組成結(jié)構(gòu)46
• 4.1.2 Petri-DAG檢測(cè)方法檢測(cè)原理及過(guò)程46-48
• 4.1.3 Petri-DAG檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)步驟48-50
• 4.1.4 Petri-DAG檢測(cè)方法應(yīng)用過(guò)程50-51
• 4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析51-54
• 4.2.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置及參數(shù)選擇51-52
• 4.2.2 算法檢測(cè)時(shí)間測(cè)試52-53
• 4.2.3 算法內(nèi)存消耗測(cè)試53-54
• 4.2.4 算法吞吐量測(cè)試54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 海量情節(jié)規(guī)則數(shù)據(jù)流上復(fù)雜事件檢測(cè)方法55-66
• 5.1 基于情節(jié)規(guī)則樹結(jié)構(gòu)復(fù)雜事件檢測(cè)方法55-63
• 5.1.1 基于情節(jié)規(guī)則樹檢測(cè)方法問(wèn)題描述與定義55-57
• 5.1.2 情節(jié)規(guī)則樹檢測(cè)算法原理及過(guò)程57-59
• 5.1.3 情節(jié)規(guī)則樹檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)步驟59-61
• 5.1.4 情節(jié)規(guī)則樹檢測(cè)算法應(yīng)用過(guò)程61-63
• 5.2 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析63-65
• 5.2.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置及參數(shù)選擇63-64
• 5.2.2 算法檢測(cè)時(shí)間測(cè)試64-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論以及展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 在攻讀碩士期間發(fā)表的論文72-73
• 攻讀學(xué)位期間參與的科研工作73-75
• 致謝75

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  本文關(guān)鍵詞：信息物理融合系統(tǒng)過(guò)程數(shù)據(jù)流處理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：459422