论文摘要
针对工业大数据在爆发式增长同时带来的多源异构性问题及快速处理需求,提出了一种基于时序关联的事件融合方法。通过对工业数据事件进行定义和分类,构建有向图并引入分布式方法实现工业大数据复杂事件的快速检测;基于马尔科夫模型进行冲突事件处理,并提出工业大数据事件关联性处理算法;基于事件时序关系进行事件关联强度的计算进而进行事件融合的方法。实验结果表明,该方法在复杂事件检测及复杂事件融合处理耗时上均获得了较好的结果,说明了方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郑忠斌,宋海涛,费海平,丁镇
关键词: 工业大数据,时序关联,事件关联,事件融合,数据分析
来源: 自动化技术与应用 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 工业互联网创新中心(上海)有限公司
基金: “工业互联网综合试验床平台”专项项目（编号ZN2016020109）
分类号: TP311.13
页码: 131-135+144
总页数: 6
文件大小: 2186K
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