物联网中基于PSO和Dempster-Shafer的上下文融合及质量分析
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更新于2024-07-15
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"Particle Swarm Optimization and Dempster Shafer Approach to Achieve Internet of Things Context Fusion Using Quality of Context"
本文是一篇研究论文,探讨了如何利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和 Dempster-Shafer 方法来实现物联网(Internet of Things, IoT)中的上下文融合,并借助上下文质量(Quality of Context, QoC)提升处理效率、提供高级智能以及增加系统的可靠性。在物联网环境中,由于数据量庞大、来源多元、异构、动态且稀疏,上下文信息融合成为管理和处理这些数据的关键工具。
粒子群优化是一种仿生优化算法,源自对鸟群和鱼群行为的观察,用于全局搜索最优解。在物联网的上下文融合问题中,PSO 可以用来寻找最佳的数据融合策略,通过模拟粒子在多维空间中的运动和更新,逐步优化解决方案,降低数据流量,消除噪声测量,并在数据处理的不同阶段进行预测和推断。
Dempster-Shafer 方法,又称为证据理论或DS理论,是一种处理不确定性和模糊信息的概率框架。在上下文融合中,DS方法可以将来自不同来源的不完整或冲突的信息有效地整合在一起,通过证据的结合规则来计算合成信念度,从而提高决策的准确性和可信度。
结合QoC的概念,文章可能进一步讨论了如何评估和选择高质量的上下文信息,以确保融合结果的有效性。QoC通常包括准确性、时效性、完整性、可信度等多个维度,对于正确理解和利用物联网环境中的信息至关重要。通过引入QoC,研究可能提出了一个综合的框架,该框架在PSO和DS方法的基础上,能够根据QoC指标动态调整融合策略,以优化整体系统性能。
这篇论文旨在通过粒子群优化和Dempster-Shafer证据理论,结合上下文质量的考量,提出一种创新的物联网上下文融合方法,以应对物联网环境中的大数据挑战,提升系统的智能化和可靠性。这种融合策略有望在物联网应用如智能家居、智能交通和工业自动化等领域发挥重要作用。
2023-03-31 上传
2023-03-14 上传
2023-06-09 上传
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2023-09-17 上传
2023-06-10 上传
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2023-09-05 上传
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