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情境计算中间件及其在校园节能中的应用(4)
作者:网站采编关键词:
摘要：即?(snowy)?(turnOn)weather(snowy)→roadLight(turnOn)，用斯克林范式化成子句集： ③weather(snowy)∨roadLight(turnOn) 规则四：如果阴天且有风，则会下雨的可信度为0.6。
即?(snowy)?(turnOn)weather(snowy)→roadLight(turnOn)，用斯克林范式化成子句集：
③weather(snowy)∨roadLight(turnOn)
规则四：如果阴天且有风，则会下雨的可信度为0.6。
④?(rainy)?(windy)?(cloudy)weather(windy)∧weather(cloudy)→weather(rainy)， CF(weather(rainy)，weather(windy)∧weather(cloudy))=0.6
规则五：如果阴天且温度很低，则会下雨的可信度为0.55。
⑤?(low)?(cloudy)?(rainy)Temperature(low)∧weather(cloudy)→weather(rainy)， CF(weather(rainy)， Temperature(low)∧weather(cloudy))=0.55
规则六：如果有风，则会阴天的可信度为0.6。
⑥?(windy)?(cloudy)weather(windy)→weather(cloudy)， CF(weather(cloudy)， weather(windy))=0.6
4.2.2.3 情境推理及服务生成
本节首先对信息进行采集，再利用情境推理模型与规则库分析当前情境状态， 并进行推理和计算。下面以路灯管理模块的情境推理为例， 举两个例子分别说明确定性推理和不确定性推理的过程。
(1)确定性推理
假设从互联网接收到的时间数据为早上8点，且从互联网上采集到的当日天气状况为下雪，下面将对这种情境进行推理并得出路灯该提供什么样的服务。先把上面事实化为子句：
⑦time(night)
⑧weather(snowy)
假设路灯需要提供的服务为u，即roadLight(u)→answer(u)，用斯克林范式化成子句集：
⑨roadLight(u)∨answer(u)
对③⑧进行归结，得
⑩roadLight(turnOn)
对⑨⑩进行归结，σ={turnOn/u}(合一置换)，得：answer(turnOn)
即路灯需要提供的服务为turnOn，即在这种情境下路灯需要自动开启。
(2)不确定性推理
假设已知事实：校道温度低且有风，但还有阳光。下面本文将预测过一段时间以后会下雨的概率。首先计算过一段时间会出现阴天的可信度。由事实可知，初始证据为CF(Temperature(low))=1， CF(weather(windy))=1，根据规则⑥知：
CF(weather(cloudy)， weather(windy))=0.6
再利用上述可信度CF即可计算出一段时间以后晴转阴的可信度：
CF(weather(cloudy))=CF(weather(cloudy)， weather(windy))·bmax{0，CF(weather(windy))}=0.6
同时计算出有风并且阴天的可信度和低温并且阴天的可信度：CF(weather(windy)∧weather(cloudy))=min{CF(weather(windy))， CF(weather(cloudy))}=0.6， CF(Temperature(low)∧weather(cloudy))=min{CF(Temperature(low))， CF(weather(cloudy))}=0.6
因为根据规则④和⑤可知一段时间后是否会下雨受两个因素的影响，一个是有风且阴天的情境，另一个是低温且阴天的情境，所以下面分别计算这两种情境下一段时间后会下雨的可信度，根据规则④和⑤知CF(weather(rainy)， weather(windy)∧weather(cloudy))=0.6， CF(weather(rainy)， Temperature(low)∧weather(cloudy))=0.55，则：
CF1(weather(rainy))=CF(weather(rainy)，weather(windy)∧weather(cloudy))·bmax{0，CF(weather(windy)∧weather(cloudy))}=0.36
CF2(weather(rainy))=CF(weather(rainy)，Temperature(low)∧weather(cloudy))·bmax{0，CF(Temperature(low)∧weather(cloudy))}=0.33
下面利用CF1(weather(rainy))和CF2(weather(rainy))求综合下雨可信度，因为：CF1(weather(rainy))>0， CF2(weather(rainy))>0，所以：CF(weather(rainy))=CF1(weather(rainy))+CF2(weather(rainy))-CF1(weather(rainy))*CF2(weather(rainy))=0.5712
即过一段时间以后可能下雨的概率大约为57.12%。如果本文设定的阈值为0.5，因为CF(weather(rainy))>0.5，所以系统认为过一段时间会下雨，需要提前做好应对下雨的准备，比如由规则②可知，下雨需要打开路灯，因此路灯可以在一段时间以后提前开启。
5应用层
由于应用层是中间件的最顶层，因此它用于处理与实际应用和服务相关的工作，并具有与用户直接交互的接口，通过适配层和服务层的数据处理后，应用层也可以利用特定接口与物理层进行交互。图5为应用层的系统功能示意图，这里应用层实现的功能都是前面讨论到需要进行资源节约的重要方面。
图5 智慧校园节能管理系统功能
6实验设计
以笔者所在学校为例，对软件实验平台进行搭建。
本次实验所采用的设备主要有：ZigBee网关-以太网ENC28J60、ZigBee网关-WiFi、温湿度传感器DHT11、光敏传感器TEMT6000、ZigBee路由、水流量传感器YF-B9/B10、用于远距离水泵灌溉的智能物联网控制器、计算机以及手机等。实验将设置传感器每5 min发送一次传感器事件，并随机选取5个教室、3个草坪以及图书馆的每一层的随机3个房间作为实验样本。在每个教室或房间中，同一类型传感器会被放置3个，且分布在房间的3个不同的角落，比如，教室A的3个角落分别都放置了一个温度传感器，测量后房间的温度取值等于这3个温度传感器测量值的平均值。
文章来源：《节能与环保》 网址: http://www.jnyhbzz.cn/qikandaodu/2020/0914/429.html
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