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        物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)處理

        2016-03-30 20:26:20徐之欣張皖哲鄭書朋哈爾濱東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院150030
        電子制作 2016年8期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理聯(lián)網(wǎng)對象

        徐之欣 張皖哲 鄭書朋 哈爾濱東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院 150030

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        物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)處理

        徐之欣 張皖哲 鄭書朋 哈爾濱東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院 150030

        【文章摘要】

        物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)管理是一個(gè)重要的方面,考慮到一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的對象是不斷進(jìn)行各種信息交流的世界,是產(chǎn)生數(shù)據(jù)量和參與的過程,這就使數(shù)據(jù)管理成為關(guān)鍵的問題。我們打算驗(yàn)證和評估物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)與大型數(shù)據(jù)庫,根據(jù)大數(shù)據(jù)的概念我們將實(shí)現(xiàn)一個(gè)估計(jì)算法集成的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。此外,我們意愿在物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中提出并驗(yàn)證跨層通信的可能性。

        【關(guān)鍵詞】

        物聯(lián)網(wǎng);K-means算法;大數(shù)據(jù);體系結(jié)構(gòu)

        1 物聯(lián)網(wǎng)

        物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是一種新的溝通模式,是虛擬擴(kuò)展世界與物理世界的物體相互連接。運(yùn)行大量的應(yīng)用程序和服務(wù),然后進(jìn)行開發(fā)的同時(shí)必須克服極大的挑戰(zhàn)使物聯(lián)網(wǎng)得以實(shí)現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)涉及不同的知識領(lǐng)域例如普適計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、目標(biāo)識別和特殊的數(shù)據(jù)處理。在這樣的背景下,我們引入模式識別機(jī)制,本文的重點(diǎn)是一個(gè)算法,利用大數(shù)據(jù)處理檢測的離群點(diǎn),以便選擇和實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。

        物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)全球性的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,通過自動識別連接物理和虛擬的物體,具有數(shù)據(jù)采集和通信的能力。這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施包括現(xiàn)有的和不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)和其他網(wǎng)絡(luò)。它將提供特定對象的識別、傳感器的設(shè)置和自動的連接能力,是獨(dú)立的聯(lián)邦服務(wù)和應(yīng)用開發(fā)的基礎(chǔ)。這將實(shí)現(xiàn)高度自治的數(shù)據(jù)采集、事件傳遞,網(wǎng)絡(luò)的連通性和互操作性,驅(qū)動與控制。

        一方面,物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的物理對象與嵌入式技術(shù)用于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的相互作用以及物與環(huán)境的相互作用。例子包括各種內(nèi)置傳感器,智能家居技術(shù)和尖端的通訊工具,如重量控制管理計(jì)劃,攝影和視頻設(shè)備,警報(bào),掃描儀,游戲等

        這里物聯(lián)網(wǎng)的概念只是一個(gè)方面,它反映的是事物的性質(zhì)與材料的組成。一個(gè)對象可以是物質(zhì)(一個(gè)物質(zhì)或一類事物)或者擬想(例如,權(quán)力的形象)。因此,

        物聯(lián)網(wǎng)可以被視為一種資源,用來創(chuàng)建一個(gè)象征性的資本,作為一個(gè)非物質(zhì)的虛擬對象或者作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)存在的互聯(lián)網(wǎng)空間。

        2 K-means算法

        K-means算法,是由MacQueen 提出的,是一個(gè)基于對象之間的相似度的聚類算法。它的工作原理如下:算法中簇的數(shù)目為k,選取每一個(gè)質(zhì)心為代表,1≤i≤K;它接收N個(gè)隨機(jī)對象觀察對比。在每一次迭代中,每個(gè)對象都被分配到一個(gè)最短距離的集群。在每次迭代算法之后,算法重新定位質(zhì)心通過減少聚類中所有目標(biāo)點(diǎn)的距離,當(dāng)質(zhì)心位置穩(wěn)定了算法收斂。

        3 大數(shù)據(jù)

        3.1簡述

        Sun and Heller提出大數(shù)據(jù)是指難以存儲、搜索、查看的大型數(shù)據(jù)集。Smith指出,大數(shù)據(jù)是指按常規(guī)工具不能被處理或分析的非常大的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)需要大的計(jì)算能力,在合理時(shí)間內(nèi)有效地處理這樣大的數(shù)據(jù)集。這項(xiàng)技術(shù)涉及大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)格,分布式文件系統(tǒng),云計(jì)算,互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)的終極核心價(jià)值在于資源優(yōu)化配置,具體來說,要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值,有兩個(gè)重要的步驟:一是通過“眾包”的形式收集海量數(shù)據(jù),二是通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)途徑進(jìn)行“全量數(shù)據(jù)挖掘”,最后利用分析結(jié)果進(jìn)行資源優(yōu)化配置。下面具體解釋一下大數(shù)據(jù)的工作流程:首先,只靠單一的部門進(jìn)行數(shù)據(jù)采集更新是緩慢的,并且數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)變化總是進(jìn)行修改浪費(fèi)人力物力,因此將任務(wù)以自由自愿的形式承包給大型網(wǎng)絡(luò),從而形成海量數(shù)據(jù)。第二步通過海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析結(jié)果,更準(zhǔn)確全面。第三步資源優(yōu)化配置,舉例子來說,隨著DMP(Data Management Platform)技術(shù)的不斷成熟,我們就可以積累用戶行為從而判斷出性別,所以資源化配置最終目的是分步挖掘和深度學(xué)習(xí)。

        3.2在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)與服務(wù)業(yè)緊密相連,致使物體與網(wǎng)絡(luò)的連接更加高效,農(nóng)業(yè)上推出決策服務(wù),用智能終端檢測園地作物的數(shù)據(jù)解放雙手;信息化工業(yè)化產(chǎn)業(yè),利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)建筑的低碳、綠色、智能,信息化的分布式查詢;交通運(yùn)輸業(yè)做到緩解交通壓力,實(shí)時(shí)避免擁堵,加快運(yùn)輸速率;醫(yī)藥方面,增強(qiáng)儀器的魯棒性,儀器聯(lián)網(wǎng)后會加入更多等復(fù)雜的病例,增加可靠性。

        【參考文獻(xiàn)】

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