3.建設過程
3.1規則模塊
建立規則之前要首先判斷規則的正確性，檢測規則的方法是將規則輸送到解析器裏，通過語言識別進行檢測。需要特別注意的是規則文件一般是使用.xml作為其特有格式。若是規則在語義上沒有問題的話，則可以將規則轉化成descr格式的中間格式。最後使用AST工具把前麵檢測過沒有問題的規則發送到包生成器中，建立包含單一規則或多個規則的package對象。
3.2知識庫
知識庫中包含了已知的大多數針對物聯網大數據災害預警的數據運算規則和預警值。一般采用規則語言reohivi進行規則的編寫，通過對相關參數進行形象的麵熟，同時鏈接各個參數，最終將整理好的數據存儲在知識庫中。
3.3推理判斷
本模塊是整個基於大數據物聯網預警係統的核心模塊，它將知識庫中的規則與預警數據同數據寄存庫中的反饋信息進行調用加載運算，並選擇合適的算法對兩庫數據匹配。如果匹配完全成功則立即發出預警信號，如果在運算匹配時發生規則衝突，那麼需要立即進行修改，調用規則生成模塊對衝突進行修改。最終將運算結果存放於數據庫中。推理模塊的工作流程如下：先將package對象刪除作業，這個時間不受限製。同時加強工作記憶的弱化作用。
3.4數據庫模塊
數據庫中存儲的信息都是經過加工後的信息，可以直接用於業務分析、災害預警等，作為大數據預警的數據對象使用，此外可以為推理判斷模塊提供匹配功能。
4.結語
物聯網大數據有其獨特特點，數據產生快，真實可靠。但正因為數據產生的速度過快，使得數據處理能力無法保證。在對使用物聯網大數據進行預警信息高速處理的基礎上，著重分析了構建規則引擎的方法進行問題的解決。使用規則引擎的方法還可以從以下幾個方麵進行優化，首先建立物聯網的數據中心，收集從傳感器上傳來的信息，進行分類處理，提高工作效率。其次實現規則管理的自動化，更多地使用規則引擎技術。
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