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RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。 相似文献
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重点论述物联网复杂事件处理机制,并以Webservices作为中间件来实现复杂事件处理。以RFID事件为基础,结合烟草物流配送实例,讨论了如何实现复杂事件清洗与过滤算法,并给出了该算法流程。结论表明,复杂事件处理在物联网中间层数据管理中具有过滤海量数据,实现复杂业务逻辑的功能,对开发物联网上层应用具有很好的支持作用。 相似文献
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随着RFID技术的发展,RFID应用正无所不在。通过对RFID数据的深入处理和分析,可以发现更复杂的复合事件和隐含知识,从而有效地支持事件监控、事件预警等先进应用。由于RFID的特殊性,依靠现有的主动数据库技术和数据流管理技术难以实现高效的RFID事件检测和处理。分析了RFID数据的特点,归纳和总结了RFID复杂事件处理的最新技术,讨论了一些亟待解决的新问题,主要有RFID数据清洗方法、以数据为中心的检测技术、以事件为中心的检测技术,以及复杂事件处理系统等,并对今后的研究重点进行了展望。 相似文献
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目前RFID复杂事件处理技术的研究主要针对集中式的处理。集中式RFID复杂事件处理技术对于海量RFID数据的处理具有很多局限性,主要表现为网络通讯代价高和处理效率低。针对集中式RFID复杂事件处理存在的问题,本文研究了分布式环境下RFID复杂事件处理的关键算法,采用一种Pull(抽取)类型的数据通讯模型来降低通讯代价,在此基础上提出了两种分布式的RFID复杂事件处理算法。实验结果表明,本文提出的分布式RFID复杂事件处理算法比集中式复杂事件处理算法更有效。 相似文献
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无线射频识别技术RFID(Radio Frequency Identification)复杂事件处理技术是近年来无线射频识别技术研究的重点.针对RFID大规模网络化应用的趋势,根据RFID数据的特点以及现有RFID复杂事件处理技术的不足,结合实际项目的需求,提出了一套针对RFID网络化应用的复杂事件处理模型,并对其在实际场景中的实现进行了探讨. 相似文献
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KFID中间件作为RFID技术的神经中枢.它的事件与数据处理能力直接关系到KFID应用的推广.复杂事件处理是一种事件与数据处理的新技术,通过介绍它的工作原理,说明在RFID中间件中引入复杂事件处理技术的依据,并给出基于复杂事件处理技术的RFID中间件的模块化设计方案. 相似文献
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无线射频识别是信息采集技术之一,通过研发RFID引擎,提出在面向复杂事件处理的RFID引擎的设计思想与相关算法,通过使用所设计的引擎对数据进行实时采集,测试结果证明设计是可行的. 相似文献
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物联网产生的数据具有大数据特征,而这些数据难以用现有数据处理技术进行有效处理.作为物联网中间件的核心技术,复杂事件处理技术具备大数据的海量、复杂性等特征和实时处理的需求.上下文敏感是复杂事件处理引擎的重要特征.提出一种高效的面向物联网的分布式上下文敏感复杂事件处理架构和方法.该方法使用模糊本体进行上下文建模,以支持事件的不确定性及模糊事件查询问题.以基于模糊本体的查询和基于相似性的分布式推理为基础,生成复杂事件查询规划,并通过查询重写,把上下文相关查询转换为上下文无关子查询.根据不同的事件模型和上下文划分数据,并通过优化和多级并行来提高性能.实验结果表明该方法能够处理模糊事件上下文,对于面向物联网的分布式上下文敏感复杂事件处理具有比一般方法更好的性能和可伸缩性. 相似文献
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RFID数据流随着时间而不断变化,捕捉其中蕴含的变化可以用于检测有意义事件的发生.提出了一种捕获数据流事件的算法--CECD,通过分析聚类结果分布变化和值域中产生的偏差检测数据流中蕴含的变化,同时采用组合分类技术对变化进行分类,捕获观察到的事件或现象的特性,建立事件与响应的映射关系.实验证明提出的框架可以高效检测数据流上的变化,与不借助变化检测的单纯基于规则的事件检测方法相比可以更准确地捕获事件. 相似文献
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分析数据流上事件的语义和特点,建立了事件驱动的数据流模型EQM.提出一种具有事件监控,事件定义和事件驱动功能的语言EQL,讨论了事件监控和事件驱动查询的优化算法以及相关的效率问题和实时性.实验表明,该模型在解决数据流上事件相关问题比现有的数据流模型和处理方法有着更好的性能. 相似文献
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在线-离线数据流上复杂事件检测 总被引:2,自引:0,他引:2
随着数据采集和处理技术的发展,在物联网对象跟踪、网络监控、金融预测、电信消费模式等领域中进行事件检测显得越发重要.事件检测在一次扫描数据流的假设下完成,数据流在被处理完后丢弃.事实上,很多应用场景中,历史数据流因含有丰富的信息而不能简单丢弃,且一些事件检测查询需要同时在实时和历史数据流上进行.鉴于已有复杂事件检测很少考虑同时在实时-历史数据流上进行模式匹配,作者研究了在线-离线数据流上复杂事件检测的关键问题.主要工作如下:(1)针对滑动窗口内产生的大量模式匹配中间结果,提出利用时态关系和时空关系管理中间结果的方法 TPM和STPM.STPM以中间结果的时态和状态信息为权值对中间结果进行管理,将最近的、最有可能更新状态的中间结果置于内存,极大地减少了中间结果的读取操作代价.(2)给出了基于选择度的在线-离线复杂事件检测优化算法;(3)给出了算法的复杂性分析和代价模型;(4)在基于时空关系的中间结果管理模型下,在一个在线-离线复杂事件检测原型系统中进行实验,对多个参数(子窗口大小,选择度,匹配率,命中率)进行了算法对比分析.实验结果充分验证了所提出的算法的可行性和高效性. 相似文献
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在实际的供应链系统中,物品通常会被包装起来流通,检测最低包装层级物品的标签代价高昂。现有的在线和离线的无线射频识别(radio frequency identification,RFID)复杂事件检测方法中都假定可以检测到每一个最低包装层级的标签,不支持含有多种包装层级数据的RFID数据流上的复杂事件检测。根据部署有RFID的供应链系统产生的RFID数据流的特点,提出了一种新的复杂事件检测方法。采用区间编码离线保存物品的包装关系,通过在线数据和离线数据结合来完成复杂事件检测,对不同类型的复杂事件采用不同的检测策略以提高复杂事件检测效率。实验证明该方法能够有效地支持供应链系统中的复杂事件检测,并具有较好的性能。 相似文献
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传统的基于事件驱动的滑动窗口清洗方法只能处理理想的匀速RFID数据流,然而在实际应用中处理非匀速数据流时却会产生较大的输出延迟.为了解决滑动窗口清洗方法的输出延迟和海量中间数据,提出了一种基于伪事件的数据清洗方法PSCleaning.该方法通过在滑动窗口中增加伪事件处理机制,有效地减小了数据的输出延迟;通过对错读和重复读进行的一次性处理,明显缩减了数据量,提高了数据清洗的效率. 相似文献