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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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近年来,处理更高级别的事件(通常被称为业务事件)的需求迅速扩大,复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)的发展满足了这些新的市场需求。CEP能结合来自多个数据源的数据来推断更为复杂的事件或模式。CEP的目标是从事件流中找出有意义的事件(如机会或威胁),并尽快做出反应。文本介绍了CEP的研究现状,包括通用的参考架构,代表性的CEP系统及其事件处理语言,以及最常见的应用场景。 相似文献
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复杂事件处理(CEP)技术是目前对高速事件流中蕴含信息进行实时分析的最佳技术,重点应用于事件驱动架构系统中,能够帮助业务应用实现智能化处理。为报告其研究发展现状,在给出CEP基本含义及显著特征的基础上,首先提出了由9个模块组成的CEP系统通用结构模型;然后综述了模型中重要部分相关关键技术的分类与形式化基础;同时设计了CEP在物流物联网中综合应用的框架模型,由此得出了CEP技术的优点及作用;最后指出了目前存在的不足及未来的研究方向。从理论与实践两方面对CEP技术进行了系统、详细、深入的剖析,以期推动其继续发展。 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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原始RFID数据流上复杂事件处理研究 总被引:1,自引:0,他引:1
一般的RFID复杂事件检测是建立在经过数据清洗的数据模型上,但RFID数据清洗往往代价较高且目的单一,更为影响效率的是其数据清洗步骤和复杂事件处理步骤需要扫描数据流两次.针对这些问题,提出直接在原始RFID数据流上进行复杂事件处理,将数据清洗步骤与复杂事件处理步骤相结合的方法,并设计出了集成此方法的复杂事件处理引擎架构,最后编程实现了上述架构的处理引擎.通过大量对比实验分析验证了该方法的正确性与高效性. 相似文献
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针对各种复杂事件处理引擎的优缺点,考虑特别查询和时间窗口2项关键技术,提出一种改进的实现方法。对已有引擎的优缺点进行对比,采用增加预处理和调度模块的方法,实现STREAM系统的改进版本SPSA。实验结果证明,该改进能在特定的条件下提高系统效率、降低系统压力。 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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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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Complex Event Processing (CEP) 总被引:1,自引:1,他引:0
Zusammenfassung Ereignisgesteuerte Informationssysteme ben?tigen eine systematische und automatische Verarbeitung von Ereignissen: Complex
Event Processing (CEP). 相似文献
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随着大数据处理的深入发展,系统单位时间内产生的数据日趋庞大,数据间的关联关系日趋复杂,这使得传统的“存储-查询”或者“发布-订阅”的方式无法很好地满足诸如故障监控、股票分析、医疗及生命保障等对大数据具有实时处理需求的系统。复杂事件处理技术实现的是将用户对特定的事件序列的查询需求映射到特定识别结构上。该结构从多个持续的数据流中分析并提取满足特定模式的事件序列。该技术能够很好地支持对大量数据进行实时在线分析。但由于在数据处理的过程中,系统不可能预置全部的查询语义,许多系统在使用过程中会需要使用新的语义,以查询新产生的模式。因此,一种支持扩展的语义的复杂事件处理模型是非常必要的。同时,现有的复杂事件处理模型仅针对某几类特定的查询进行描述以及优化,对整体模型缺乏统一描述,导致许多模型在多规则复杂查询的情况下效率欠佳。针对上述问题,提出了基于算子的可扩展复杂事件处理模型。该模型能够良好地支持现有的各类查询语义,具有较快的识别速度。基于该模型的形式化描述,对系统在识别过程中的性能消耗进行了详细分析,给出了模型构造最优算法。通过实验验证了算子模型优化方案的正确性。实验结果表明,经过优化后的树结构事件处理速度比开源复杂事件处理引擎Esper快3倍以上。 相似文献
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Ereignisgesteuerte Informationssysteme ben?tigen eine systematische und automatische Verarbeitung von Ereignissen: Complex
Event Processing (CEP). 相似文献