智慧养老服务平台的规则引擎模块的设计与实现
这是一篇关于智慧养老,边缘计算,规则引擎,Rete算法的论文, 主要内容为近来,随中国老龄化社会的到来及信息通信技术的迅速发展,采用云计算、物联网、大数据、人工智能、边缘计算、移动互联网及5G等信息通信技术开发的智慧养老服务平台成为人们关注的热点。智慧养老服务平台中将有海量的设备接入物联网平台,设备间联动关系复杂、业务逻辑及设备数据耦合性高等问题需要解决,本文根据智慧养老服务平台网络架构及规则引擎等技术特点,以已有的智慧养老服务平台架构为基础,利用边缘计算技术,在智慧养老服务平台云端提出了一种规则管控信息下发、报警插件管理等功能的设计实现方案,在智慧养老服务平台边缘端提出了一种流式规则处理、规则离线自治等功能的设计实现方案。本文对智慧养老服务平台规则云边协同、边缘规则引擎、边缘list-watch机制三个方面进行了深入探讨,在智慧养老服务平台中提出了一种规则引擎设计与实现方案。主要工作如下:1.为了解决智慧养老服务平台数据计算压力重、数据丢失的问题,在智慧养老服务平台中本文提出了一种云边协同的规则引擎架构的设计与实现方案,测试结果显示,本文提出的方案与原有方案相比有效降低了云端计算带宽的59.98%。同时,在智慧养老服务平台中提出了一种规则的云边协同机制,从数据通信的可靠性、有序性、定时同步三个层面对本文提出的机制进行了验证,测试结果显示本文提出的机制能为智慧养老服务平台提供数据一致性保证,将丢包率控制在1%以下。2.为了解决智慧养老服务平台应急响应延迟大的问题,在智慧养老服务平台中本文基于Rete算法提出了一种边缘端的轻量化规则引擎的设计与实现方案,该规则引擎利用go语言编码实现,二进制形式运行,测试结果显示了该规则引擎运行时内存占用仅在10M左右,实现了轻量化部署;为了进一步提高规则引擎的执行速度,通过规则预处理与将规则串行匹配改为并行结合对Rete算法进行优化,提高了单位时间内数据处理的能力,将响应延迟从秒级降低至毫秒级,使其更适用于智慧养老服务平台中老人发生紧急情况的规则处理。3.为了提高智慧养老服务平台的智能性,本文在智慧养老服务平台中提出了一种边缘list-watch机制,可以提高设备间联动的规则边缘自治的处理能力。测试结果显示该机制相较于已有的机制提高了单位时间内设备联动规则被成功处理的能力,提高了智慧养老服务平台的边缘端设备联动的智能性与自治性。4.本文基于SpringCloud框架在智慧养老服务平台中提出了一种规则管理模块设计与实现方案。该方案主要包括规则动态配置、报警插件管理、历史异常统计等子模块的设计与实现,以及发送邮件、短信报警、日志存储等功能的设计与实现,方便运维人员在云端对规则进行统一的配置,并且针对规则触发的报警情况进行了快速的了解和处理,对于智慧养老服务平台的规则引擎设计具有借鉴意义。
基于规则推理的旅游景点推荐系统的研究与实现
这是一篇关于旅游,本体,粗糙集,Rete算法的论文, 主要内容为基于规则推理的专家系统是人工智能领域中的主要分支之一,其工作原理是通过不断地利用知识库中的规则与事实相匹配,进而得到规则结论。在旅游领域中,制定出游决策的过程也是游客针对自身需求进行推理的过程。将规则推理引入旅游领域,挖掘得到游决策过程中的规则并加以利用,自动化的处理旅游信息并推荐给用户,具备一定的应用价值,符合当今旅游行业的发展需求。将本体理论引入到旅游景点推荐系统中,以本体来表示旅游资源信息。同时,为了方便游客从海量的旅游资源中获取更具针对性的旅游信息,本文通过粗糙集技术从海量的旅游相关信息中发掘出潜在的旅游规则,以此来构建旅游领域专家系统,通过游客的需求信息为其提供个性化的景点推荐方案。深入研究Rete算法相关理论,结合系统采用粗糙集提取的规则,以Rete算法实现规则的匹配操作,为游客提供方案建议。并针对算法效率方面的问题提出有效的改进办法进行优化,提高了算法的执行效率,从而有效的提升了旅游景点推荐系统的工作效率。最后,依托专家系统的结构特点,设计实现旅游景点推荐系统。并通过具体的实例验证旅游景点推荐系统的推荐功能。
基于规则引擎与JBPM5的工作流技术及应用研究
这是一篇关于JBPM5,工作流,规则引擎,Rete算法,融资担保的论文, 主要内容为工作流技术是对业务流程各环节业务规则的抽象、概括、描述和执行的技术,是实现业务流程的管理与集成,并最终实现业务执行过程自动化的核心技术。随着工作流技术的广泛应用,其在信息资源管理业务规则制定方面呈现出多样性和复杂性,因此,实际应用中要求工作流技术能够具有更强的适应性、更快的敏捷性和更多的灵活性。Charles Forgy博士于1979年提出Rete(ri tiorree-tee)算法,Rete算法是一种高效的前向链形推理算法,将基于Rete算法的规则引擎技术嵌入到工作流系统是提升工作流性能的一条有效途径。本文以深圳某融资担保公司的业务系统平台项目作为研究课题,着重分析了JBPM(Java Business Process Management,一种基于J2EE的轻量级工作流管理系统)工作流管理系统和规则引擎的核心算法(Rete算法),对传统工作流系统的不足进行了改进,并提出工作流管理系统中应用规则引擎的设计方案。将工作流与规则引擎应用结合以实现在融资担保系统中应用,本文主要工作如下:1、结合实际需求改进了 JBPM5。深入分析了 JBPM5的系统架构,基于企业常见的临时性需求,实现了 JBPM5对流程的回退和任务催办功能。该流程回退和任务催办功能增加了工作流管理系统对流程的管理力度,增加了流程的灵活性,满足了企业的业务需求。2、改进了 Rete算法。研究了规则引擎中模式匹配算法的辨别网络,并提出了辨别网络设计方案,在此基础之上对Rete算法的Alpha网络生成以及网络节点共享进行了改进,仿真实验表明,改进后的Rete算法运算速度得到了较大提升。3、利用规则引擎控制流程。为了提高业务灵活性和敏捷性,使工作流更好地受业务规则的控制,在工作流技术中提出加入规则引擎技术,详细阐述了基于规则引擎的工作流系统设计方案。4、从软件工程的角度,将改进的工作流技术应用到融资担保项目审批流程中。详细分析了系统的组织建构并给出表现层、中间层、持久层以及数据库的设计方案。最后,对系统运行进行了测试,对实现的具体功能进行验证。
智慧养老服务平台的规则引擎模块的设计与实现
这是一篇关于智慧养老,边缘计算,规则引擎,Rete算法的论文, 主要内容为近来,随中国老龄化社会的到来及信息通信技术的迅速发展,采用云计算、物联网、大数据、人工智能、边缘计算、移动互联网及5G等信息通信技术开发的智慧养老服务平台成为人们关注的热点。智慧养老服务平台中将有海量的设备接入物联网平台,设备间联动关系复杂、业务逻辑及设备数据耦合性高等问题需要解决,本文根据智慧养老服务平台网络架构及规则引擎等技术特点,以已有的智慧养老服务平台架构为基础,利用边缘计算技术,在智慧养老服务平台云端提出了一种规则管控信息下发、报警插件管理等功能的设计实现方案,在智慧养老服务平台边缘端提出了一种流式规则处理、规则离线自治等功能的设计实现方案。本文对智慧养老服务平台规则云边协同、边缘规则引擎、边缘list-watch机制三个方面进行了深入探讨,在智慧养老服务平台中提出了一种规则引擎设计与实现方案。主要工作如下:1.为了解决智慧养老服务平台数据计算压力重、数据丢失的问题,在智慧养老服务平台中本文提出了一种云边协同的规则引擎架构的设计与实现方案,测试结果显示,本文提出的方案与原有方案相比有效降低了云端计算带宽的59.98%。同时,在智慧养老服务平台中提出了一种规则的云边协同机制,从数据通信的可靠性、有序性、定时同步三个层面对本文提出的机制进行了验证,测试结果显示本文提出的机制能为智慧养老服务平台提供数据一致性保证,将丢包率控制在1%以下。2.为了解决智慧养老服务平台应急响应延迟大的问题,在智慧养老服务平台中本文基于Rete算法提出了一种边缘端的轻量化规则引擎的设计与实现方案,该规则引擎利用go语言编码实现,二进制形式运行,测试结果显示了该规则引擎运行时内存占用仅在10M左右,实现了轻量化部署;为了进一步提高规则引擎的执行速度,通过规则预处理与将规则串行匹配改为并行结合对Rete算法进行优化,提高了单位时间内数据处理的能力,将响应延迟从秒级降低至毫秒级,使其更适用于智慧养老服务平台中老人发生紧急情况的规则处理。3.为了提高智慧养老服务平台的智能性,本文在智慧养老服务平台中提出了一种边缘list-watch机制,可以提高设备间联动的规则边缘自治的处理能力。测试结果显示该机制相较于已有的机制提高了单位时间内设备联动规则被成功处理的能力,提高了智慧养老服务平台的边缘端设备联动的智能性与自治性。4.本文基于SpringCloud框架在智慧养老服务平台中提出了一种规则管理模块设计与实现方案。该方案主要包括规则动态配置、报警插件管理、历史异常统计等子模块的设计与实现,以及发送邮件、短信报警、日志存储等功能的设计与实现,方便运维人员在云端对规则进行统一的配置,并且针对规则触发的报警情况进行了快速的了解和处理,对于智慧养老服务平台的规则引擎设计具有借鉴意义。
基于规则推理的旅游景点推荐系统的研究与实现
这是一篇关于旅游,本体,粗糙集,Rete算法的论文, 主要内容为基于规则推理的专家系统是人工智能领域中的主要分支之一,其工作原理是通过不断地利用知识库中的规则与事实相匹配,进而得到规则结论。在旅游领域中,制定出游决策的过程也是游客针对自身需求进行推理的过程。将规则推理引入旅游领域,挖掘得到游决策过程中的规则并加以利用,自动化的处理旅游信息并推荐给用户,具备一定的应用价值,符合当今旅游行业的发展需求。将本体理论引入到旅游景点推荐系统中,以本体来表示旅游资源信息。同时,为了方便游客从海量的旅游资源中获取更具针对性的旅游信息,本文通过粗糙集技术从海量的旅游相关信息中发掘出潜在的旅游规则,以此来构建旅游领域专家系统,通过游客的需求信息为其提供个性化的景点推荐方案。深入研究Rete算法相关理论,结合系统采用粗糙集提取的规则,以Rete算法实现规则的匹配操作,为游客提供方案建议。并针对算法效率方面的问题提出有效的改进办法进行优化,提高了算法的执行效率,从而有效的提升了旅游景点推荐系统的工作效率。最后,依托专家系统的结构特点,设计实现旅游景点推荐系统。并通过具体的实例验证旅游景点推荐系统的推荐功能。
智慧养老服务平台的规则引擎模块的设计与实现
这是一篇关于智慧养老,边缘计算,规则引擎,Rete算法的论文, 主要内容为近来,随中国老龄化社会的到来及信息通信技术的迅速发展,采用云计算、物联网、大数据、人工智能、边缘计算、移动互联网及5G等信息通信技术开发的智慧养老服务平台成为人们关注的热点。智慧养老服务平台中将有海量的设备接入物联网平台,设备间联动关系复杂、业务逻辑及设备数据耦合性高等问题需要解决,本文根据智慧养老服务平台网络架构及规则引擎等技术特点,以已有的智慧养老服务平台架构为基础,利用边缘计算技术,在智慧养老服务平台云端提出了一种规则管控信息下发、报警插件管理等功能的设计实现方案,在智慧养老服务平台边缘端提出了一种流式规则处理、规则离线自治等功能的设计实现方案。本文对智慧养老服务平台规则云边协同、边缘规则引擎、边缘list-watch机制三个方面进行了深入探讨,在智慧养老服务平台中提出了一种规则引擎设计与实现方案。主要工作如下:1.为了解决智慧养老服务平台数据计算压力重、数据丢失的问题,在智慧养老服务平台中本文提出了一种云边协同的规则引擎架构的设计与实现方案,测试结果显示,本文提出的方案与原有方案相比有效降低了云端计算带宽的59.98%。同时,在智慧养老服务平台中提出了一种规则的云边协同机制,从数据通信的可靠性、有序性、定时同步三个层面对本文提出的机制进行了验证,测试结果显示本文提出的机制能为智慧养老服务平台提供数据一致性保证,将丢包率控制在1%以下。2.为了解决智慧养老服务平台应急响应延迟大的问题,在智慧养老服务平台中本文基于Rete算法提出了一种边缘端的轻量化规则引擎的设计与实现方案,该规则引擎利用go语言编码实现,二进制形式运行,测试结果显示了该规则引擎运行时内存占用仅在10M左右,实现了轻量化部署;为了进一步提高规则引擎的执行速度,通过规则预处理与将规则串行匹配改为并行结合对Rete算法进行优化,提高了单位时间内数据处理的能力,将响应延迟从秒级降低至毫秒级,使其更适用于智慧养老服务平台中老人发生紧急情况的规则处理。3.为了提高智慧养老服务平台的智能性,本文在智慧养老服务平台中提出了一种边缘list-watch机制,可以提高设备间联动的规则边缘自治的处理能力。测试结果显示该机制相较于已有的机制提高了单位时间内设备联动规则被成功处理的能力,提高了智慧养老服务平台的边缘端设备联动的智能性与自治性。4.本文基于SpringCloud框架在智慧养老服务平台中提出了一种规则管理模块设计与实现方案。该方案主要包括规则动态配置、报警插件管理、历史异常统计等子模块的设计与实现,以及发送邮件、短信报警、日志存储等功能的设计与实现,方便运维人员在云端对规则进行统一的配置,并且针对规则触发的报警情况进行了快速的了解和处理,对于智慧养老服务平台的规则引擎设计具有借鉴意义。
基于Drools规则引擎的临床辅助决策支持系统的设计与实现
这是一篇关于临床辅助决策支持系统,微服务,Drools规则引擎,Rete算法的论文, 主要内容为随着人口老龄化进程加快,人们越来越需要高质量的医疗服务。就医患者的数量增大和医疗信息的爆炸式的增长是目前医疗系统中亟待解决的问题,同时为了帮助临床工作者快速做出最优的诊疗决策,及时更新医疗知识和应用,本文提出了基于Drools规则引擎的临床辅助决策支持系统。论文通过分析目前已存在的临床辅助决策支持系统的特点和不足,采用Drools规则引擎技术,将临床诊疗规则与应用程序代码进行分离,使得临床诊疗规则可灵活修改,结合微服务架构提升系统的运行速度和灵活扩展性。首先,论文分析了临床辅助决策支持系统(Clinical Decision Making Support System,CDSS)的研究与应用现状,确定了本系统采用Drools规则引擎和微服务软件架构来实现。分析规则引擎的内部运行机制,给出了Drools规则引擎的内部组织结构和标准规则语言。分析Drools规则引擎的Rete算法,给出了基于Rete算法的规则编译和运行过程,并从效率和存储空间上对Rete算法进行了改进与优化。结合Drools的规则语言与Rete算法的改进方案,实现了Excel的规则表转化成标准的规则语言文件。然后,对CDSS系统进行需求分析和总体方案设计,给出了系统的微服务组织架构,设计了系统的整体业务组织和数据库,以及系统内部各服务间的通信方案。根据当前大多数医院实际使用的医疗生产系统,设计了嵌入展示辅助决策信息的客户端。根据实际的临床诊疗工作流程,设计了病情评估方式,达到完全融入临床诊疗工作流,方便临床工作者使用。最后,对CDSS系统的进行详细设计和实现,将系统划分为辅助决策信息模块、规则引擎模块、评估量表模块、接入AI模型模块和嵌入集成客户端。给出各业务模块的详细设计,利用ASP.NET Core框架开发系统各业务模块,基于Drools规则引擎组件实现系统的诊疗规则管理,使用Consul和Ocelot组件实现各微服务的管理,利用Rabbit MQ实现系统各微服务之间的通信,利用Winform结合Mini Blink实现医疗生产系统中嵌入本系统并展示临床辅助信息。系统地完成和上线应用,能够在临床诊疗时自动展示患者辅助决策信息和患者病情评估信息,为临床工作者节省了大量的病情评估时间,提高了临床工作者的工作效率。
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