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摘要:
智能环境传统的规则推理机制中,网关内布置的推理机从各种传感器中获取推理所需数据并与规则库相匹配,承担整个推理工作.本文利用Rete算法将规则构建为推理网络,并结合雾计算的概念将Rete推理节点分配至环境内配置的智能节点中协同推理以减轻网关负载,由此推理节点的分配成为关键,分配不合理将导致资源利用不平衡及响应延迟.本文利用活动影响下规则触发的规律设计了活动聚类算法CoA(Clustering of Activities)对活动聚类后分别建立其推理网络,计算出智能节点之间的最短路径后将结果代入针对其层次延迟性而设计的分配算法AAoRN(Allocation Algorithm of Rete Inference Nodes),从而将推理节点最优分配至各个智能节点.理论分析和实验结果表明,本文机制在有效利用智能节点资源的同时降低了大致55%的延迟.
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文献信息
篇名 智能环境下基于雾计算的推理节点优化分配研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 智能环境 规则推理 Rete算法 雾计算 活动模式
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 35-43
页数 9页 分类号 TP182
字数 6025字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.01.005
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 汪成亮 重庆大学计算机学院 64 655 13.0 21.0
2 黄心田 重庆大学计算机学院 1 0 0.0 0.0
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活动模式
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电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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