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摘要:
为了对微环境监测平台上的传感器所捕获的异构、大量、连续的数据流进行语义注释,从而及时地根据语义上下文推理出新的或隐含的知识,以实现微环境监测平台的实时监测,对 SASML映射语言和SDRM算法进行了研究和改进,设计了 S-SASML映射语言和 SDS2 R 算法,用于将传感器原始数据流转换为符合SOSA/SSN本体的RDF数据流;并利用线程池技术实现方法的高并发处理,提高了方法的实时性能.改进后的映射语言和算法实现了微环境监测平台对连续、大量的数据流的实时语义注释,不仅解决了动态传感器数据流语义注释的问题,而且避免了高频数据流导致的系统过载现象,具有稳定高效的处理能力,基本满足了微环境监测平台的需求,具有一定的应用价值.
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文献信息
篇名 传感器数据流实时语义注释方法研究
来源期刊 河北科技大学学报 学科 工学
关键词 计算机感知 语义注释 实时性 传感器数据流 SOSA/SSN本体 RDF
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 机械、电子与信息科学
研究方向 页码范围 559-566
页数 8页 分类号 TP399
字数 4670字 语种 中文
DOI 10.7535/hbkd.2018yx06012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高鸿斌 河北科技大学信息科学与工程学院 21 59 5.0 7.0
2 李红伟 河北科技大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机感知
语义注释
实时性
传感器数据流
SOSA/SSN本体
RDF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北科技大学学报
双月刊
1008-1542
13-1225/TS
大16开
河北省石家庄市裕华东路70号
1980
chi
出版文献量(篇)
2212
总下载数(次)
6
总被引数(次)
14739
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