[发明专利]基于改进D-S证据的物联网多设备协同服务构建方法

权利要求书

1.基于改进D-S证据的物联网多设备协同服务构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、抽取出感知数据中的语义信息，设计新的基于语义的原子服务并使用抽取出的语义信息刻画其输入和输出，用新的原子服务替代已有的原子服务；

S2、采用隶属度函数来生成D-S证据理论中识别框架的各假设的基本概率分配函数；

S3、根据各个感知设备节点的重要程度，为不同的感知设备节点赋予不同的权值，并据此权值重新分配感知设备节点对各假设的基本概率分配函数，如式(1)所示：

其中，m_i(A_j)为重新分配前的第i个感知设备节点对第j个假设的基本概率分配值；m'_i(A_j)为重新分配后的第i个感知设备节点对第j个假设的基本概率分配值；W_i为第i个感知设备节点的权值；为所有n个感知设备节点中权值的最大值；表明为满足基本概率分配值和为1的约束条件，将多余的基本概率分配值赋予Θ；Θ为识别框架，A表示假设；

S4、最后由步骤S3中得到的重新分配过的基本概率分配函数，根据D-S证据融合公式得到最终的结论；

步骤S3中，基本概率分配函数中各个感知设备节点的权值具有动态修正的过程，具体过程为：

(1)生成基于信任管理的历史权值：

当某感知设备节点的数据与最终融合得到的结论相符时，认为该感知设备节点正确地采集了数据，使用SR_i记录感知设备节点i正确采集数据的次数占总采集次数的比率；当某感知设备节点的数据与最终融合得到的结论相悖时，则认为该感知设备节点错误地采集了数据，使用UR_i记录感知设备节点i错误采集数据的次数占总采集次数的比率；

按下式进行计算时间属性t_si和t_ui：

其中，T_current是当前时间，ST_i为感知设备节点i最近一次正确采集数据的时间，UT_i为感知设备节点i最近一次错误采集数据的时间，ΔT为设定的阈值；

根据该时间属性t_si，t_ui的取值，设置SR_i及UR_i的权值w_si和w_ui：

x，y，z为人为设定值，xyz；

按下式计算感知设备节点i的历史权值HW_i为：

HW_i取值范围为[0，1]；

(2)生成基于相似度的即时权值：

记服务具有n个感知设备节点，记作N₁，N₂，…，N_n，其采集数据值分别为D₁，D₂，…，D_n；感知设备节点N_i和N_j的距离定义为其采集数据的归一化后的差值，按下式进行计算：

其中，dist(N_i,N_j)＝D_i-D_j，dist_min表示所有感知设备节点之间的dist()中的最小值，dist_max表示所有感知设备节点之间的dist()中的最大值；

感知设备节点N_i和N_j间的距离越大，表明其相似度越小；由此，定义感知设备节点N_i和N_j相似度如下：

Sim(N_i,N_j)＝1-Dist(N_i,N_j)，i,j＝1,2,...,n且i≠j (6)

由式(7)计算每个感知设备节点与其他n-1个感知设备节点的相似度的总和：

根据每个感知设备节点与其他n-1个感知设备节点的相似度的总和，为不同的感知设备节点分配即时权值CW：

其中CW_i为第i个感知设备节点的即时权值；

(3)按下式计算得到各个感知设备节点的修正权值：

W_i＝λ·HW_i+(1-λ)·CW_i (9)

其中，λ是人为设定的分配因子，取值区间为[0，1]，λ数值越大，历史权值对最终权值的取值影响越大，反之则越小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，x＝0.2，y＝0.3，z＝0.5。