制造业物联网基于事件优先级的复杂事件检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 制造业物联网研究现状 | 第15页 |
| 1.2.2 复杂事件检测研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 异常事件检测现状 | 第18页 |
| 1.3 课题来源及本文主要研究内容与结构 | 第18-19页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第18页 |
| 1.3.2 本文研究内容及创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 复杂事件检测相关技术 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 复杂事件检测基本理论 | 第21-26页 |
| 2.2.1 事件的分类 | 第22-23页 |
| 2.2.2 复杂事件处理体系结构 | 第23-26页 |
| 2.3 现有复杂事件处理原型系统 | 第26-28页 |
| 2.4 分布式事件处理框架Storm | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 制造物联数据分析与分布式事件检测框架 | 第31-43页 |
| 3.1 传统制造业现场数据分析 | 第31-33页 |
| 3.2 制造物联网系统结构 | 第33-35页 |
| 3.3 分布式复杂事件检测框架设计 | 第35-42页 |
| 3.3.1 事件的数据模型 | 第35-37页 |
| 3.3.2 感知节点数据的预处理 | 第37-38页 |
| 3.3.3 分布式复杂事件检测框架 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 分布式事件优先级判定算法 | 第43-57页 |
| 4.1 事件优先级分析 | 第43-44页 |
| 4.2 典型布隆过滤器介绍 | 第44-47页 |
| 4.2.1 布隆过滤器的存储与查询 | 第44-46页 |
| 4.2.2 误判概率分析 | 第46-47页 |
| 4.3 改进算法的提出 | 第47-51页 |
| 4.3.1 改进的布隆过滤器 | 第47-49页 |
| 4.3.2 改进的布隆过滤器性能分析 | 第49-51页 |
| 4.4 优先级判断算法 | 第51-55页 |
| 4.4.1 优先级判断算法设计 | 第51-53页 |
| 4.4.2 哈希函数的选择 | 第53页 |
| 4.4.3 分布式事件优先级判断的实现 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于事件优先级的复杂事件检测算法 | 第57-72页 |
| 5.1 基于事件优先级的复杂事件检测的处理流程 | 第57-58页 |
| 5.2 批次工艺信息在内存中的存储 | 第58-59页 |
| 5.3 批次信息在内存中的存储 | 第59-60页 |
| 5.4 复杂事件检测 | 第60-62页 |
| 5.5 向后匹配操作 | 第62页 |
| 5.6 事件在内外存中的存储结构 | 第62-63页 |
| 5.7 事件的内外存置换规则 | 第63-65页 |
| 5.8 实验分析 | 第65-71页 |
| 5.8.1 与传统SASE算法的对比分析 | 第66页 |
| 5.8.2 乱序事件比例分析 | 第66-67页 |
| 5.8.3 异常事件比例分析 | 第67-68页 |
| 5.8.4 批次数量分析 | 第68-69页 |
| 5.8.5 窗口大小分析 | 第69-70页 |
| 5.8.6 内外存置换规则分析 | 第70-71页 |
| 5.9 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
