【摘 要】
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制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61502110);粤港共性技术招标资助项目(2013B010134011);广东省科技计划项目(2016B090918045,2017B090901019)
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制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流稳定性判断是生产部门关心的重要问题.然而,制造物联网传感器数据流大量存在的固有误差,给工序流稳定性判断带来较大困难.针对该问题,本文定义了概率事件模型并采用一种基于带缓冲的不确定性有穷自动机(NFA with run buffer,rNFA)的概率事件检测方法,提出结合游程检验和灰色系统模型以及bootstrap经验预测的方法对工序流的稳定性做出
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