基于CEP的RFID数据处理模型研究

RFID数据处理技术是近年来射频识别技术应用研究的热点。本文针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理技术的不足,探讨了将复杂事件处理（CEP）技术应用于RFID数据处理的具体技术问题,提出一种基于CEP的RFID数据处理模型,重点对高速缓存cache、事件滤波器以及复杂事件构建器等关键技术进行了研究,对该处理模型的应用进行了讨论。     

基于CEP的外汇自动成交系统的设计与实现

针对外汇自动交易行业对数据快速变动的敏感性要求,建立了一个基于复杂事件处理(CEP)和云计算技术的托管平台.在此平台上,托管用户可以通过云计算提供的API,设定自己的交易方式和处理方法,实现了用户的托管管理和动态事件绑定,降低了用户对本地硬件资源和网络带宽的要求.实验结果表明,通过CEP和托管特定事件触发方式,对于相同的事件分析和逻辑分析,平台响应速度提高5～10倍.     

复杂事件处理技术及其应用综述

近年来,处理更高级别的事件(通常被称为业务事件)的需求迅速扩大,复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)的发展满足了这些新的市场需求。CEP能结合来自多个数据源的数据来推断更为复杂的事件或模式。CEP的目标是从事件流中找出有意义的事件(如机会或威胁),并尽快做出反应。文本介绍了CEP的研究现状,包括通用的参考架构,代表性的CEP系统及其事件处理语言,以及最常见的应用场景。     

复杂事件处理技术及其在物流物联网中的应用

复杂事件处理(CEP)技术是目前对高速事件流中蕴含信息进行实时分析的最佳技术,重点应用于事件驱动架构系统中,能够帮助业务应用实现智能化处理。为报告其研究发展现状,在给出CEP基本含义及显著特征的基础上,首先提出了由9个模块组成的CEP系统通用结构模型;然后综述了模型中重要部分相关关键技术的分类与形式化基础;同时设计了CEP在物流物联网中综合应用的框架模型,由此得出了CEP技术的优点及作用;最后指出了目前存在的不足及未来的研究方向。从理论与实践两方面对CEP技术进行了系统、详细、深入的剖析,以期推动其继续发展。     

RFID复杂事件检测方法的研究和改进

复杂事件处理（CEP）是一个新兴的技术领域,用于处理大量的简单事件,并从其中整理出有价值的事件。RFID事件和传统事件相比具有海量、时间性和空间性、数据不准确等特征。针对RFID事件的相关特征进行研究,建立一个可扩展的基于规则的RFID复杂事件处理系统是非常必要的。从复杂事件的描述模型、处理框架、上下文语义、检测方法等方面总结了国内外RFID复杂事件处理的研究现状,分析了目前的研究存在的不足,并且针对SASE的复杂事件算法存在的三点不足进行了改进。实验证明相关的改进对简单数据集是有效的。     

中国CEP发展的春天

复杂事件处理(Complex EventProgressing,CEP)是一种新兴的基于事件流的技术,它将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件间的关系,建立不同的事件关系序列库,利用过滤、关联、聚合等技术,最终由简单事件产生高级事件或商业流程。早在20世纪80年代,SQL的出现就解决了用结构化的方式查询数据的问题。90年代,     

面向CPS复杂事件流的不确定性研究

信息物理融合系统CPS获得广泛应用需要解决的一个关键问题是软件中的信息处理部分,而复杂事件处理是CPS中信息处理的核心任务之一。CPS环境下的事件具有异构、分散、海量和不确定性等特征。在CPS实际应用中,因噪声、传感器误差、通讯技术等原因而造成的事件不确定性急需解决。为了解决CPS系统中存在的海量不确定事件流问题,提出一种处理不确定事件流的复杂事件处理方法USCEP,该方法不仅可以实时有效地处理海量不确定事件流,还可以有效计算复杂事件的概率。USCEP对现有RFID复杂事件监测方法 RCEDA进行了改进,提供了历史概率事件查询处理的支持,提出一种事件概率模型进行概率计算,并通过关联查询表来提高效率。实验表明,在处理不确定事件流时,该方法比传统方法具有更好的性能。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

CEStream:一种复杂事件流处理语言

复杂事件处理是支持大数据处理的流式计算平台的核心技术之一。CEStream语言作为一种新型的事件流处理语言,支持分布式环境下的复杂事件处理。该语言以XML等层次化数据为数据模型,为复杂事件检测提供了一种正规树模式匹配功能,并且支持结构连接和正规式匹配。同时,针对分布式的多个事件流,其能够将各个事件源模式匹配的结果按照时间顺序再一次进行正规式模式匹配,满足多源组合型复杂事件的检测需求,具有较强的事件处理能力。为了实现CEStream语言,研制了一个基于流数据处理集群和远端查询代理的执行引擎系统。该系统通过远程查询代理实现基于正规树模式的事件检测,通过流处理集群完成多源组合型复杂事件处理。实验表明,该系统实现了CEStream语言,有效地限制了各个节点之间的通信量,充分利用了集群的计算能力,整体性能能够满足应用需求。     

大数据复杂事件分析方法研究与应用

复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）是一项伴随流式数据而出现的技术,用于不同数据源顺序混杂的事件流中发现感兴趣的事件模式。然而,随着数据量的不断递增,传统的CEP技术往往不能满足在大数据集上有效获取事件模式的处理需求。针对这一问题,本文结合数据挖掘中聚类分析与关联规则的思想,提出一种“复杂事件处理”算法,〖JP2〗并把其部署到分布式平台Hadoop上,从而发现大数据集中的复杂事件关系,有效地改变了传统技术面临海量数据的局限性。最后,应用本文算法到GPS大数据集中,发现其中的复杂事件模式,并通过实验验证本文方法具有可行性与有效性。