典型文献
智能环境下基于边缘设备规则推理的数据预部署研究
文献摘要：
在现有的规则推理机制下,大量的传感器数据导致的过大规则匹配期间的实时特征计算量降低了推理实时性,同时边缘设备受限的内存资源难以应对如此庞大的数据量.为此,本文设计了数据预部署方案(Data Pre-De?ployment Scheme,DPDS).利用规则解析与预处理模块解析规则集得到的规则网络和轻量级特征表(Light-weight Char?acteristic Table,LCT),该方案无需进行实时特征计算,使推理效率和实时性得到显著提高,并大大降低了规则匹配期间的内存占用量.实验表明,即使在规则、数据规模很大的情况下,DPDS仍然具有较高的时间效率和空间效率.
文献关键词：
智能环境;边缘设备;规则推理;规则匹配;无线传感器网络
中图分类号：
作者姓名：
汪成亮;赵凯;刘嘉敏
作者机构：
重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学光电工程学院,重庆400044
文献出处：
引用格式：
[1]汪成亮;赵凯;刘嘉敏-.智能环境下基于边缘设备规则推理的数据预部署研究)[J].电子学报,2022(10):2347-2360
A类：
DPDS
B类：
智能环境,边缘设备,设备规则,规则推理,预部署,推理机制,传感器数据,规则匹配,特征计算,计算量,数据量,部署方案,Data,Pre,De,ployment,Scheme,规则解析,规则集,轻量级,Light,weight,Char,acteristic,Table,LCT,大大降低,内存占用,占用量,时间效率,空间效率,无线传感器网络
AB值：
0.506633
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