基于自适应规则模型的复杂事件处理
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 复杂事件处理技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 事件处理规则研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 语义物联网中复杂事件处理相关理论 | 第17-32页 |
| 2.1 语义物联网 | 第17-19页 |
| 2.1.1 物联网到语义物联网 | 第17-18页 |
| 2.1.2 语义物联网中数据特点 | 第18-19页 |
| 2.2 复杂事件处理基本内容 | 第19-23页 |
| 2.2.1 传统复杂事件处理的基本内容 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于规则匹配的复杂事件处理方法 | 第21-23页 |
| 2.3 事件模型 | 第23-27页 |
| 2.3.1 事件形式化定义 | 第23-25页 |
| 2.3.2 事件间的关系 | 第25-26页 |
| 2.3.3 简单事件与复杂事件的区别 | 第26-27页 |
| 2.4 事件处理规则 | 第27-31页 |
| 2.4.1 事件处理语言 | 第27-29页 |
| 2.4.2 事件处理规则定义 | 第29-30页 |
| 2.4.3 AEPRM的必要性 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 自适应的事件处理规则模型 | 第32-44页 |
| 3.1 AEPRM的自适应过程 | 第32-33页 |
| 3.2 AEPRM的自适应机制 | 第33-43页 |
| 3.2.1 事件处理规则评估 | 第33-34页 |
| 3.2.2 异常规则检测 | 第34-36页 |
| 3.2.3 规则重学习 | 第36-42页 |
| 3.2.4 AEPRM的迭代过程 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于规则匹配的复杂事件处理 | 第44-54页 |
| 4.1 基于规则匹配的复杂事件处理框架ARCEP | 第44-45页 |
| 4.2 事件预处理 | 第45-48页 |
| 4.3 基于规则匹配的复杂事件处理 | 第48-53页 |
| 4.3.1 匹配结果的过滤过程 | 第48-50页 |
| 4.3.2 规则匹配方法 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 复杂事件处理框架ARCEP的设计与验证 | 第54-69页 |
| 5.1 系统设计 | 第54-61页 |
| 5.1.1 系统总体设计 | 第54-55页 |
| 5.1.2 系统模块设计 | 第55-58页 |
| 5.1.3 系统实现 | 第58-61页 |
| 5.2 实验结果分析与评估 | 第61-68页 |
| 5.2.1 实验环境设置 | 第61页 |
| 5.2.2 实验方案 | 第61-62页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第62-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文总结 | 第69页 |
| 6.2 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
