[发明专利]一种基于模糊理论的物联网语义事件检测方法有效
| 申请号： | 201610334208.6 | 申请日： | 2016-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN106021487B | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 李英龙;吕明琪 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/33 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于模糊理论的物联网语义事件检测方法，包括如下步骤：步骤1：每个感知节点的最近n个采样周期的数据被利用于事件分析，以节能的方式快速地过滤失效节点和噪音数据；步骤2：每个节点根据有效的实时感知数据，基于模糊理论计算出局部的事件可信度，可信度低于预设阈值α的感知节点被过滤，可信度高于α的感知节点成为值得关注事件节点NEN，NEN采用基于可信度子范围的非均匀离散化和编码方法，得到局部事件语义信息；步骤3：语义事件信息融合：采用基于网格逻辑划分的空间相关性分析方法，基于模糊理论定义语义事件信息融合操作符，进行网内事件信息融合，返回k个最严重语义的事件信息。本发明能耗较低、实时性良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 理论 联网 语义 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊理论的物联网语义事件检测方法，其特征在于：所述检测方法包括如下步骤：步骤1：感知数据预处理每个感知节点的最近n个采样周期的数据被利用于事件分析，n取决于感知节点采样周期的间隔时间，以节能的方式快速地过滤失效节点和噪音数据，以保证实时事件检测具有容错性；步骤2：语义事件信息表示每个节点根据有效的实时感知数据，基于模糊理论计算出局部的事件可信度，可信度低于预设阈值α的感知节点被过滤，可信度高于α的感知节点成为值得关注事件节点NEN，NEN采用基于可信度子范围的非均匀离散化和编码方法，得到局部事件语义信息；步骤3：语义事件信息融合采用基于网格逻辑划分的空间相关性分析方法，该方法以节能和实时的方式考察网络中NEN主要的空间相关性，基于模糊理论定义语义事件信息融合操作符，进行网内事件信息融合，返回k个最严重语义的事件信息。
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