数据流中的事件检测制造技术

公开了一种用于对数据流执行事件检测的方法(100)，该数据流包括来自通过通信网络连接的多个设备的数据。该方法包括使用自动编码器来浓缩数据流中的信息，其中自动编码器根据至少一个超参数进行配置(110)并且从浓缩的信息中检测事件(120)。该方法还包括基于检测到的事件与知识库之间的逻辑兼容性来产生对检测到的事件的评估(130)，并使用强化学习(RL)算法来改进自动编码器的至少一个超参数，其中基于产生的评估来计算RL算法的奖励函数(140)。还公开了一种用于执行事件检测的系统(900)，以及一种用于管理事件检测过程的方法(1100)和节点(1200)。(1100)和节点(1200)。(1100)和节点(1200)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据流中的事件检测


[0001]本公开涉及一种用于对数据流执行事件检测的方法和系统，以及涉及一种用于管理对数据流执行的事件检测过程的方法和节点。本公开还涉及一种计算机程序和一种计算机程序产品，其被配置为当在计算机上运行时执行用于执行事件检测和管理事件检测过程的方法。

技术介绍

[0002]“物联网”(IoT)是指能够进行通信网络连接的设备，使得可以远程管理这些设备，并且可以在各个设备之间以及设备与应用服务器之间交换设备所收集或所需要的数据。此类设备(其示例可以包括传感器和致动器)通常但不一定受到其操作环境或情况对处理能力、存储容量、能源供应、设备复杂度和/或网络连接性所施加的严格限制，因此可以称为受限设备。受限设备通常使用短程无线电技术经由网关连接到核心网络。然后可以使用从受限设备收集的信息在云环境中创造价值。
[0003]IoT被广泛认为是商业和工业数字化转型的推动者。IoT协助监测和管理设备、环境和工业过程的能力是实现这种数字化转型的关键组成部分。例如通过部署大量传感器来监测一系列物理条件和设备状态，可以实现基本连续的监测。由此类传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于对数据流执行事件检测的方法，所述数据流包括来自通过通信网络连接的多个设备的数据，所述方法包括：使用自动编码器来浓缩所述数据流中的信息，其中所述自动编码器根据至少一个超参数进行配置；从浓缩的信息中检测事件；基于检测到的事件与知识库之间的逻辑兼容性来产生对所述检测到的事件的评估；以及使用强化学习RL算法来改进所述自动编码器的所述至少一个超参数，其中所述RL算法的奖励函数是基于产生的评估来计算的。2.根据权利要求1所述的方法，其中使用自动编码器来浓缩所述数据流中的信息，其中所述自动编码器根据至少一个超参数进行配置，包括：使用无监督学习UL算法基于以下各项中的至少一项来确定所述自动编码器中的层数和所述自动编码器的每一层中的神经元数：与所述数据流相关联的参数；或所述至少一个超参数。3.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述数据流相关联的参数包括以下各项中的至少一项：与所述数据流相关联的数据传输频率；和/或与所述数据流相关联的维数。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一个超参数包括：与窗口相关联的时间间隔；比例因子；层数递减率。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述自动编码器包括分布式堆叠的自动编码器，并且其中，使用所述分布式堆叠的自动编码器包括：将所述数据流划分为一个或多个数据子流；使用所述分布式堆叠的自动编码器的不同自动编码器来浓缩每个相应的子流中的信息；以及将浓缩的子流提供给堆叠的自动编码器的层级结构中的另一层中的另一自动编码器。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：累积所述数据流中的数据；以及将累积的数据流划分为多个连续的窗口，每个窗口对应于不同的时间间隔；以及其中，使用所述自动编码器包括：浓缩窗口化数据中的信息。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，从所述浓缩的信息中检测事件包括：随时间累积所述浓缩的信息；以及比较累积的浓缩数据的不同部分。8.根据权利要求7所述的方法，其中，从所述浓缩的信息中检测事件还包括：使用余弦差来比较所述累积的浓缩数据的不同部分。9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，从所述浓缩的信息中检测事件还包括：
使用通过比较所述累积的浓缩数据的不同部分而检测到的至少一个事件为训练数据集产生标签，所述训练数据集包括来自所述数据流的浓缩信息；使用所述训练数据集来训练监督学习SL模型；以及使用所述SL模型从所述浓缩的信息中检测事件。10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于所述检测到的事件与知识库之间的逻辑兼容性来产生对所述检测到的事件的评估包括：将与所述检测到的事件相对应的参数值转换为逻辑上的断言；以及评估所述断言与所述知识库的内容的兼容性，其中所述知识库的内容包括规则和/或事实中的至少一个。11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述知识库包含规则和/或事实中的至少一个，并且其中，所述至少一个规则和/或事实从以下各项中的至少一项来产生：所述多个设备中的至少一些设备的操作环境；所述多个设备中的至少一些设备的操作域；适用于所述多个设备中的至少一些设备的服务协议；适用于所述多个设备中的至少一些设备的部署规范。12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，基于所述检测到的事件与知识库之间的逻辑兼容性产生对所述检测到的事件的评估还包括：针对所述断言与知识库中的事实或规则之间的每个逻辑冲突至少执行以下一种：递增或递减评估分数。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：更新所述知识库以包括在逻辑上与所述知识库兼容的检测到的事件。14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，产生对所述检测到的事件的评估还包括：基于所述检测到的事件与知识库之间的逻辑兼容性以及基于在以下至少一个期间产生的错误值来产生所述评估：在浓缩所述数据流中的信息期间，或从浓缩信息中检测事件期间。15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使用强化学习RL算法来改进所述自动编码器的所述至少一个超参数，其中所述RL算法的奖励函数是基于所述产生的评估来计算的，所述方法包括：使用所述RL算法来试验所述至少一个超参数的不同值并确定与所述奖励函数的最...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖斌，艾托尔，
申请(专利权)人：瑞典爱立信有限公司，
类型：发明
国别省市：