Abstract-Data stream övervakning ger grunden för att bygga intelligenta sammanhang-medvetna program över kontextuella dataströmmar. Ett antal trådlösa sensorer kan spridas inom ett visst område och övervaka kontextuella parametrar för att identifiera olika fenomen, t.ex. brand eller översvämning. En back-end system får mätningar och härleder beslut för eventuella avvikelser relaterade till negativa effekter. Vi föreslår en mekanism som, baserat på multivariata sensorers dataströmmar, ger realtidsidentifiering av fenomen. Det föreslagna ramverket utför kontextuell informationsfusion över konsensusteori för effektiv mätningsaggregation medan tidsserieprognoser antas för att resultera i framtida insikter om de aggregerade värdena. De enhälliga sammansmälta och förutsagda bitarna av sammanhang matas in i ett typ 2-fuzzy inference system för att härleda mycket exakt identifiering av händelser. Den typ 2-slutledningsprocessen erbjuder resonemang kapacitet under osäkerheten av fenomenen identifiering. Vi tillhandahåller omfattande experimentell utvärdering av verkliga kontextuella data och rapporterar om fördelarna och nackdelarna med den föreslagna mekanismen. Vår mekanism jämförs ytterligare med typ 1-fuzzy inference och andra mekanismer för att demonstrera dess falska larm minimering förmåga.
Kostas m.fl. I REF föreslogs en mekanism för fusion av data i realtid baserad på multivariata sensordataströmmar, som används för att aggregera kontextdataströmmar i kontextteori och samtidigt upptäcka och eliminera avvikelser.
Data Fusion and Type-2 Fuzzy Inference in Contextual Data Stream Monitoring
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}