面向物联网的分布式上下文敏感复杂事件处理方法

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.

分布式上下文敏感复杂事件处理方法

针对物联网事件云的复杂事件处理面临的海量事件规模、分布式数据处理、上下文相关等挑战,提出一种分布式的上下文敏感复杂事件处理方法。该方法基于模糊本体进行事件上下文的表示和推理,通过查询重写支持事件上下文处理,并基于查询规划和数据划分进行分布式处理与启发式优化。实验结果表明,该方法能够处理模糊事件上下文,对于大规模物联网事件云上下文敏感复杂事件的处理具有比一般方法更好的性能和可伸缩性。

一种京城物流配送“最后一公里”解决方案

物流配送"最后一公里"是个复杂系统,具有不确定性,已经成为影响京城物流行业发展的瓶颈。"最后一公里"配送是物流活动得以顺畅进行的根本保证,是京城物流发展的重要环节之一。如今在物流配送末端相对滞后的情况下,物流成本不断增加,而"最后一公里"又是导致物流成本上升的主要因素,一方面,在短时间内物流的末端配送难以摆脱对成本的控制,另一方面,高额的人力资源制约着物流行业利润上升空间。本文运用复杂系统理论,并结合物联网信息技术对物流配送"最后一公里"中存在的问题提出对策及实施方案,期望对京城物流行业的发展有所裨益。

物联网中分布式监控和查询系统仿真研究

在大规模的物联网系统中,基于查询计划的方法严重依赖于中心节点的查询优化技术。提出一种基于状态迁移的分布式推理和连续查询的处理方法,并对查询处理状态进行压缩。根据各种体系结构的优势和不足,结合RFID标签自带存储介质的特性,提出一种利用RFID自带存储介质进行状态迁移的方法。最后将上述提出的数据清理、存储方法和复杂事件处理方法相结合,形成对物联网中物品的监控。对于离线查询处理,设计了基于分布式哈希表的单标签查询方法(RfidDHT)以及基于多层超级节点对等网MLSP的查询处理方法。