面向大型物聯(lián)網的概率復雜事件處理方法.pdf

1、進入21世紀，感知識別技術快速發(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備已經開始大規(guī)模應用，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)網需求，二者碰撞孕育出一種新型網絡—物聯(lián)網。
　　物聯(lián)網其應用范圍幾乎覆蓋了各行各業(yè)，物聯(lián)網環(huán)境下的事件具有異構、分散、海量和不確定性等特征。同時全球數字世界的規(guī)模與日俱增，大數據時代來臨。大型物聯(lián)網便是與大數據技術相結合的物聯(lián)網應用。作為

2、物聯(lián)網中間件的核心技術，復雜事件處理能夠從連續(xù)數據流中快速提取和識別出有意義的信息。大型物聯(lián)網環(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)網應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)點依據相互間的延遲條件構建成最短路徑