棗莊科技職業(yè)學院 代 欣

物聯(lián)網環(huán)境下電子數(shù)據智能采集算法研究

棗莊科技職業(yè)學院 代 欣

在物聯(lián)網（Internet of things）環(huán)境下，電子數(shù)據數(shù)量越來越多，上下變化幅度很大，對電子數(shù)據的采集算法一直是相關學者致力研究的課題之一。提出了一種電子數(shù)據智能采集算法，構建了算法網絡模型，解釋了模型的運行條件，對算法的運算流程進行詳細的講解，需要構建數(shù)據采集樹，確定分組數(shù)據，采集電子數(shù)據，通過實驗分析了提出的電子數(shù)據智能采集算法的可行性。實驗證明，提出的電子數(shù)據采集算法相較于傳統(tǒng)算法來說采集效率更高，采集時間更短，采集能耗更低，采集成本更小。

物聯(lián)網環(huán)境；電子數(shù)據；智能彩計算法

1 引言

隨著社會的發(fā)展，物聯(lián)網（Internet of things）在原有的互聯(lián)網基礎上加以擴展，成為新一代信息技術的關鍵組成部分，物聯(lián)網的用戶端可以將互聯(lián)網上的任意物品連接起來，進行信息交換，為人們生活帶來極大的便利，同時也為智能感知、電子數(shù)據采集、通信遙感等技術的成熟發(fā)展提供了很好的條件。物聯(lián)網中存在著大量的電子數(shù)據，尤其是隨著網絡規(guī)模越來越大，網絡結構越來越復雜，電子數(shù)據也變得越來越多，因此多種電子數(shù)據智能采集算法被提出。在物聯(lián)網環(huán)境下，電子數(shù)據不僅僅數(shù)量龐大，而且上下變化幅度很大，采集的難度也變得越來越大。物聯(lián)網硬件中設有大量的數(shù)據傳感器，形成樹狀傳感網絡，對電子數(shù)據進行采集，但是由于傳感器分布過于密集，采集到的數(shù)據往往很容易出現(xiàn)誤差[1]。

鑒于上述條件，本文基于物聯(lián)網環(huán)境提出了一種電子數(shù)據智能采集算法，首先構建了算法網絡模型，然后對算法的運算流程進行詳細的講解，最后通過仿真實驗分析了本文提出的電子數(shù)據智能采集算法的可行性。實驗證明：本文設計的電子數(shù)據采集算法能夠高效準確在物聯(lián)網環(huán)境下對電子數(shù)據進行采集，采集時間短，采集能耗低，采集成本小，是一種值得大力推廣使用的方法。

2 物聯(lián)網環(huán)境下電子數(shù)據智能采集算法網絡模型

在物聯(lián)網環(huán)境下提出了電子數(shù)據采集算法，構建了網絡模型[2]：

圖1 電子數(shù)據智能采集算法網絡模型

圖2 電子數(shù)據智能采集算法運算流程

圖1的電子數(shù)據智能采集算法網絡模型運行條件如下：（1）虛擬PTZ單元與網關單元中的節(jié)點都為靜止不動的；（2）模型中的網絡節(jié)點組成結構相同，初始能量相同，位置坐標已知；（3）供電方式為雙電源供電，并要保證不斷輸入持續(xù)穩(wěn)定的電壓；（4）網關能量循環(huán)使用，采集的電子數(shù)據要覆蓋整個網絡模型；（5）信號與信號之間呈雙向連接，節(jié)點與節(jié)點之間皆可以互相通信，不受距離的限制；（6）各個單元內節(jié)點數(shù)量上下不要超過10，發(fā)射功率動態(tài)可調。

物聯(lián)網環(huán)境網絡模型在滿足上述條件的情況下，開始正常運行，模型采用C/S結構，分為存儲單元、數(shù)據采集單元、顯示單元、節(jié)點更新單元、虛擬PTZ單元、網關單元六個單元模塊。數(shù)據采集單元是模型運算的核心，虛擬PTZ單元負責校驗采集到的數(shù)據，節(jié)點更新單元能夠重新顯示校驗后的數(shù)據，存儲單元利用HDFS數(shù)據芯片對采集到的電子數(shù)據進行存儲，HDFS為Hadoop的核心技術，在通用軟件上都可以運行，容錯能力高，非常適合存儲大規(guī)模數(shù)據[3]。

3 物聯(lián)網環(huán)境下電子數(shù)據智能采集算法運算流程

本文基于物聯(lián)網環(huán)境下給出的電子數(shù)據智能采集算法運算流程如圖2所示。

3.1 構建采集樹

利用層次聚類法構建數(shù)據采集樹，物聯(lián)網的每個單元中的數(shù)據傳感器看做一類，根據N個單元分出N個類，將這些類按照距離關系，逐一進行分層聚合，計算過程如公式（1）所示[4]：

公式（1）中，設分層聚合的類分別為M={m1，m2，m3……，mn}，N={n1，n2，n3……，nn}，mn與nn之間的距離為dab，類之間的距離為Dmn，根據公式（1）能夠構建出數(shù)據采集樹，為采集數(shù)據提供基礎。

3.2 確定分組數(shù)據

利用公式（1）完成數(shù)據采集樹的構建后，對于數(shù)據在整個網絡的分布情況都已經有所了解，接下來需要做的就是對電子數(shù)據進行分組。影響分組效果的因素有兩個，分別為組內距離AI和組間距離BI，因此要確定分組數(shù)據就要將組內距離AI和組間距離BI計算出來。組內距離AI計算過程如下所示，首先要計算出各組中的節(jié)點數(shù)：

公式（2）中，假設網絡中有N個數(shù)據傳感器，分為a、b兩類，i為組內分離度，j為組數(shù)，dab為兩組數(shù)據的距離，x為計算出來的數(shù)據節(jié)點[5]。計算出數(shù)據節(jié)點后，計算出兩組數(shù)據的距離方差，如公式（3）所示：

公式（3）中，m代表單元內部的節(jié)點數(shù)，n代表單元內部的數(shù)據數(shù)，y為數(shù)據距離方差。根功公式（2）和公式（3）計算出數(shù)據組內距離AI：

公式（4）中，a={a1，a2，a3……an}，b={b1，b2，b3……bn}，x為計算出來的數(shù)據節(jié)點，y為數(shù)據距離方差。組間距離BI計算過程如公式（5）所示：

利用公式（4）能夠求出組內距離AI，公式（5）能夠求出組間距離BI。當分組數(shù)目較多時，組內距離AI會擴大，組間距離BI會縮小；當分組數(shù)目較少時，組內距離AI會縮小，組間距離BI會擴大。通過上述公式可以完成電子數(shù)據的分組過程。

3.3 電子數(shù)據采集

構建出電子數(shù)據采集樹和完成電子數(shù)據分組后，對這些電子數(shù)據進行采集，采集公式如下所示[6]：

公式（6）中，W為時間參數(shù)，Q為數(shù)據節(jié)點，x、y、z為采集到的數(shù)據，根據公式（6）完成對電子數(shù)據的采集。

4 仿真實驗和結果

為了檢測本文提出的物聯(lián)網環(huán)境下電子數(shù)據智能采集算法的可行性，設計了對比仿真實驗。設計過程如下所示：

4.1 參數(shù)設定

為保證設計的電子數(shù)據智能采集算法能夠有效的對數(shù)據進行采集，設置組內距離AI在[100-350]值域內；設置組間距離BI為5.4；保證仿真數(shù)據分布在r2k1+r4k2范圍之內；根據上述仿真設定的參量以及環(huán)境設定，進行實驗，結果如下。

4.2 結果分析

圖3 傳統(tǒng)算法數(shù)據采集結果

圖4 本文設計算法數(shù)據采集結果

分析圖3結果得知，傳統(tǒng)算法采集范圍很低，通過圖像可以看出傳統(tǒng)算法對數(shù)據的采集能力很差，且采集過程穩(wěn)定性不強[7]。

分析圖4結果得知，本文設計的電子數(shù)據智能采集算法，采集范圍很廣，數(shù)據采集能力一直維持在一個較高的水平，不會隨著時間的變化而降低。

綜上所述，本文基于物聯(lián)網環(huán)境下設計的電子數(shù)據智能采集算法比傳統(tǒng)的電子數(shù)據采集算法耗時更短，穩(wěn)定性更好，采集效果更佳，采集范圍更廣，值得推廣使用。

5 結束語

通過本文的研究可以了解到本文基于物聯(lián)網環(huán)境提出的電子數(shù)據智能采集算法運算流程分為三步：首先構建數(shù)據采集樹；其次確定分組數(shù)據；最后對電子數(shù)據進行采集。通過實驗驗證了本文設計的電子數(shù)據智能采集算法采集能力極強，采集效率很高，能夠對整個物聯(lián)網環(huán)境的數(shù)據進行采集，具有很大的發(fā)展前景。

[1]侯琛,趙千川,馮浩然等.一種物聯(lián)網智能數(shù)據采集系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J].電子測量技術,2014, 37(5):96-102.

[2]杜陵江,韓宇,蘇勇林等.物聯(lián)網環(huán)境下,智能醫(yī)養(yǎng)融合電子平臺設計[J].生物技術世界,2016(4):308-310.

[3]張正華,胡方來,吳韜等.物聯(lián)網智能交通擁堵判別算法的研究與實現(xiàn)[J].電子設計工程,2012, 20(10):146-149.

[4]杜渂,王聚全,雷霆.基于物聯(lián)網的智能數(shù)據采集和監(jiān)控系統(tǒng)設計[J].電信快報,2013(7):14-17.

[5]楊召文,張正華,石俊逸等.物聯(lián)網智能大棚信息采集與控制關鍵技術研究[J].電子設計工程,2015, 23(23):123-125.

[6]林文友.基于物聯(lián)網的電梯智能數(shù)據采集系統(tǒng)[J]. 電子技術與軟件工程,2016(17):189-189.

[7]周瑞雙,劉雨娜,喬立賢.基于物聯(lián)網技術的智能變電站溫度數(shù)據分析方法研究[J].黑龍江科技信息, 2012(10):55-55.

代欣（1981—），男，山東棗莊人，碩士研究生，講師，研究方向：計算機技術。