基于物联网EDSOA架构的分布式规则引擎的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 Drools规则引擎 | 第10-11页 |
| 1.2.2 JRule规则引擎 | 第11-13页 |
| 1.2.3 Jess规则引擎 | 第13页 |
| 1.2.4 相关的研究工作 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第17-26页 |
| 2.1 引擎概念和原理 | 第17-23页 |
| 2.1.1 规则引擎 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Rete算法 | 第18-23页 |
| 2.2 MapReduce框架介绍 | 第23页 |
| 2.3 Apriori算法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 整体框架设计 | 第26-35页 |
| 3.1 EDSOA架构介绍 | 第26-28页 |
| 3.2 系统需求分析 | 第28-29页 |
| 3.2.1 用例分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 系统可靠性分析 | 第29页 |
| 3.3 系统总体架构 | 第29-34页 |
| 3.3.1 MapReduce的局限性与改进 | 第29-31页 |
| 3.3.2 总体框架设计 | 第31-32页 |
| 3.3.3 系统交互设计 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 分布式规则引擎中规则分解的研究 | 第35-44页 |
| 4.1 事实和规则 | 第35-37页 |
| 4.1.1 知识表示 | 第35-36页 |
| 4.1.2 产生式规则表示法 | 第36页 |
| 4.1.3 事实 | 第36-37页 |
| 4.1.4 规则和相关定义 | 第37页 |
| 4.2 规则分解 | 第37-43页 |
| 4.2.1 规则子条件 | 第37-39页 |
| 4.2.2 复杂规则和简单规则 | 第39页 |
| 4.2.3 规则LHS的分解 | 第39-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 分布式规则引擎中事实分配策略的研究 | 第44-51页 |
| 5.1 规则的关联分析 | 第44-49页 |
| 5.1.1 问题背景 | 第44-45页 |
| 5.1.2 使用apriori算法发现频繁项集 | 第45-47页 |
| 5.1.3 从频繁项集中挖掘事实的关联 | 第47-49页 |
| 5.2 子规则分配 | 第49-50页 |
| 5.2.1 负载计算 | 第49页 |
| 5.2.2 事实分配策略 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 分布式规则引擎的实现和测试 | 第51-67页 |
| 6.1 系统设计 | 第51-55页 |
| 6.1.1 系统总体描述 | 第51-52页 |
| 6.1.2 系统主要流程 | 第52-55页 |
| 6.2 系统主要模块设计和实现 | 第55-62页 |
| 6.2.1 事实和规则分配模块设计与实现 | 第56-60页 |
| 6.2.2 工作节点模块设计与实现 | 第60-61页 |
| 6.2.3 归并规则模块设计与实现 | 第61-62页 |
| 6.3 系统测试 | 第62-65页 |
| 6.3.1 测试环境介绍 | 第62-63页 |
| 6.3.2 测试环境介绍 | 第63-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第七章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第67-68页 |
| 7.2 下一阶段工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
