物联网数据挖掘模型的研究

物联网数据挖掘模型的研究

中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin

中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi

摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。

关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术

一、介绍

物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。

S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。”

刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。”

物联网将会产生大量的信息。让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。这需要18个字节来储存一个RFID记录。一个超市，大约有700000个RFID记录。所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。

二、相关研究

作为互联网的全新范例，对于物联网的研究还处于初级阶段。目前，有一些物联网数据挖掘的研究，主要包括以下三个方面：

一些研究集中于管理和挖掘RFID数据流。例如，Hector Gonzalez等人[4]提出一个存储RFID数据的新奇模型，能保护对象转变同时提供重要的压缩和路径依赖总量。RFID立方体保持了三个表：（1）信息表，能储存产品的路径依赖信息，（2）停留表，保存了数据所在位置信息，（3）地图表，存储用于结构分析的路径信息。Hector Gonzalez等人[5]采用流程图去表示商品的运输，并且还可以用它来多维分析商品流。在参考文献[6]，Hector Gonzalez等人提出一种压缩概率工作流，可以捕捉运动和重要的RFID流动异常。ElioMasciari[8]研究RFID 数据流的孤立点挖掘。

一些研究偏好于提问、分析和挖掘由各种IOT服务产生的对象数据运动，例如，GPS装置，RFID传感器网络，网络雷达或卫星等。比如说，Xiaolei Li等人[7]提出一个新的框架，称为漫游，用于移动物体的异常检测。在文献[10]，Jae-Gil Lee等人对运动目标的轨迹孤立点检测开发了一种分割检测框架。Jae-Gil Lee等人[9]也提出了名为TraClass的新的轨迹分类思想，利用基于地区的和基于轨迹的分层聚集。在文献[11]，对于运动目标的轨迹聚集提出了一个划分聚集框架。

其他研究是传感器数据的知识发现。传感器网络有几个特征，例如，有限的资源，容易调配的传感器，免维护，多层跳跃和大量数据等。所以传感器网络的数据挖掘有其自身的特征。JoydeepGhosh[12]提出了一个一般的概率框架，在计算/记忆/电力限制约束下的监督性学习。Betsy George等人[13]提出时空传感器模型（STSG）去模拟和挖掘传感器数据。STSG 模型能够发现不同类型的模式：位置异常模式，在每个时段集中定位和节点的未来热点。ParisaRashidi等人[14]开放了一种对于传感器数据类型挖掘的新奇的自适应挖掘框架，以适应数据的变化。

尽管IOT对于数据挖掘有很多贡献，但都主要集中于IOT的基本内容，如传感器网络、RFID等。作为一个全新的网络范例，IOT仍然缺乏模型和理论来指导其进行数据挖掘。

三、物联网数据挖掘模型

1、IOT多层数据挖掘模型

根据IOT式样和RFID数据挖掘框架[15]，我们提出了下面的IOT多层数据挖掘模型，如图1，将其分为四层：数据收集层、数据管理层、事件处理层和数据挖掘服务层。

其中，数据收集层采用一些设备，例如RFID阅读器和接收器等，来收集各种智能对象的数据，分别是RFID流数据、GPS数据、卫星数据、位置数据和传感器数据等。不同类型的数据需要不同的收集策略。在数据采集过程中，一系列问题如节能、误读、重复读取、容错、数据过滤和通讯等，都应被妥善解决。

数据管理层适用于集中或分布式的数据库或数据仓库区管理收集的数据。在目标识别、数据抽象和压缩后，一系列数据被保存在相应数据库或数据仓库。例如RFID数据，原始的数据流格式是EPC、位置、时间，EPC被标记为智能对象的ID。数据清洁后，我们能获得包含记录停留表有这样的形式（EPC、位置、进入时间、离开时间）。之后我们利用数据仓库去储存和管理相关数据，包括信息表、停留表和地图表，称作RFID体。基于RFID体，用户可以方便的在线分析处理RFID数据。另外，也可以采用XML语言去表述IOT数据。智能对象可以通过物联网数据管理层相互连接。

事件是数据、时间和其他因素的整合，所以它提供高水平的IOT处理机制。事件处理层有效地用于分析IOT事件。因此我们可以在事件处理层实现基于事件的提问分析。将观察到的原始时间过滤后，就可获得复杂事件或用户关注的事件。然后我们可以根据事件集合、组

织和分析数据。

数据挖掘服务层建立在数据管理和事件处理的基础上。各种基于对象或基于事件的数据挖掘服务，分类、预测、聚类、孤立点检测、关联分析或类型挖掘，都提供给应用。比如：供应链管理、库存管理和优化等。这一层的建立模式是服务至上。

数据挖掘服务层事件处理层数据管理层

数据数据挖掘知识

初级事件事件过滤事件检测

数据收集层

ID标签传感器标签GPS

图1：IOT多层数据挖掘模型

2、IOT分布式数据挖掘模型

跟一般的数据相比，IOT数据有自己的特色。例如，IOT数据总是大规模的、分布式的、时间相关的和位置相关的。同时，数据的来源是各异的，节点的资源是有限的。这些特征带来了很多集中数据挖掘式样的问题。起初，大量的IOT数据储存在不同的地点。因此，通过中央模式很难让我们挖掘分布式数据。第二，IOT数据很庞大需要实时处理。所以如果我们采用中央结构，硬件中央节点的要求非常高。第三，考虑到数据安全性、数据隐私、容错、商业竞争、法律约束和其他方面，将所有相关数据放在一起的战略通常是不可行的。第四，节点的资源是有限的。将数据放在中心节点的策略没有优化昂贵资源传输。在大多数情况下，中心节点不需要所有的数据，但是需要估计一些参数。所以我们可以在分布式节点中预处理原始数据，再将必要信息传送给接收者。

IOT分布式数据挖掘模型不仅可以解决分布式存储节点带来的问题，也将复杂的问题分解成简单的问题。因此，高性能需求、高存储能力和计算能力都降低。在本文中，我们提出

问答器

了IOT分布式数据挖掘模型，见图2。

图2：IOT分布式数据挖掘模型

在该模型中，全局控制节点是整个数据挖掘系统的核心。它选择数据挖掘算法和挖掘数据集合，之后引导包含这些数据集合的辅助节点。这些辅助节点从各种智能对象收到原始数据。这些原始数据通过数据过滤、数据抽象和压缩进行预处理，然后保存在局部数据仓库。事件过滤，复杂事件检测和局部节点数据挖掘获得局部模型。根据全局控制节点的需要，这些局部模型受控于全局控制节点并且聚集起来形成全局模型。辅助节点互相交换对象数据、处理数据和信息。基于联合管理机制的多层代理控制着整个过程。

3、IOT基于网格的数据挖掘模型

网格计算是新型的计算设备，能够实现异构、大规模和高性能应用。同IOT，网格计算受到来自工业和研究机构的关注。网格的基本理念就是同电力资源一样利用网格计算资源。各种计算资源、数据资源和服务资源都可以被存取或便捷使用。IOT的基本理念是通过互联网连接到各种智能对象。如此智能对象变得聪明、环境敏感且远程合用。所以我们可以认为智能对象是一种网格计算资源，使用网格数据挖掘服务去实现IOT数据挖掘操作。

P. Brezany等人[19]提出一种叫做GridMiner的基础设施，它支持分散式的在线分析处理和数据挖掘。在文献中[20]，A. Congiusta讨论了设计方面和服从WSRF网格服务的实施选择。

在本文中，根据Stankovski, V.等人提出的数据挖掘网格[21]，我们提出了基于网格的IOT数据挖掘模型，如图3。

应用一应用二

节点1节点

n

图3：基于网格的IOT数据挖掘模型

基于网格的IOT数据挖掘模型与网格数据挖掘的不同是硬件和软件资源的一部分。IOT 提供多种类型的硬件，如RFID标签、RFID阅读器、WSM、WSAN和传感器网络等。它也提供了多种软件资源，如事件处理算法、数据仓库和数据挖掘应用等。我们可以充分利用网格数据挖掘的高水平服务，和IOT数据挖掘客户。

4、IOT多层技术集成角度的数据挖掘模型

物联网是下一代互联网发展的重要方向。同时，还有很多新的方向，例如可信网络、无所不在的网络、网格计算和云计算等。因此，从多层次技术集成的角度出发，提出了相应的IOT 数据挖掘模型，如图4。

在该模型中，数据来自环境敏感的个人、智能对象或环境。采用128位的IPV6地址，并且提供各种无所不在的方式去访问未来网络。例如：内部网/互联网、FTTx/xDSL、传感器设备、RFID、2.5/3/4G移动访问等。信赖控制平台保证数据传输的信誉和可控性。在此基础上，我们完成了数据挖掘工具和算法，并提交了各种知识服务型的应用，如智能交通、只能物流等。

局部模型n

局部模型1

局部数据仓库局部数据仓库

图4：IOT 多层技术集成角度的数据挖掘模型

四、IOT 数据挖掘模型关键问题

1、从IOT 智能对象收集数据

当我们从智能对象进行数据收集时，需要考虑智能对象的特殊要求。例如，如果我们想从分布式传感器网络收集数据，就应考虑网络效率、可扩展性和容错性。一系列策略，如区域数据集合可以采用。因此，传输数据的数量会减少，利用能源的传感器节点将提升。在文献[12]，为了调节传感器网络数据挖掘过程中目标和冲突，JoydeepGhosh 在计算、电力、记忆的限制之下，提出了一个一般概率框架。

2、数据抽象、压缩、索引、聚集和多维查询

物联网将会产生大量的智能对象数据。因此，有必要考虑如何有效地管理IOT 数据以及如何便捷执行在线分析和处理。智能对象数据都有自己的特点：（1）IOT 环境中，RFID 和传感器等设备会产生大量数据流；（2）智能对象数据可能是不准确的，而且通常是时间相关和地点相关。（3）智能对象数据往往有自己的隐含语义。这些特点提出了对于IOT 数据管理和挖掘的新要求。关键问题包括：

（1）

智能对象识别和寻址：在IOT 中，会有成千上万的智能对象实体。为了查找和连接这些智能对象，实现对智能对象的识别和寻址是很有必要的。 （2）

数据抽象和压缩。应开发有效的方法过滤冗余数据。 （3）

IOT 数据存档、索引、可扩展性和访问控制。 （4）

数据仓库和查询语言的多维分析。 （5）

互连性和IOT 异构数据的语义理解。 （6） 时序水平和事件级数据集合。 丰富的服务型应用

智能运输 智能财产 智能物流 虚拟观测站

智能对象 首页 媒介

环境敏感智能服务网络 数据挖掘

无所不在的连接

内部网/互联网，FTTx / xDSL 传感器，RFID 信任控制平台

（7）管理IOT数据的隐私和保护问题。

3、事件过滤、聚集和检测

事件过滤和复杂性事件处理用来处理数据中的简单事件。整个处理过程包括以下步骤。首先，根据事件聚集数据。原始事件被过滤，有价值事件被保留。之后，这些简单的核心事件都被纳入复杂事件。因此，我们可以通过检测复杂事件来检测相应业务逻辑。例如Tai Ku 等人[17]提出了一种新的事件挖掘网络来检测RFID应用，并且运用RFID技术定义了供应链事件管理的基本概念。

4、集中式数据处理和挖掘与分布式数据处理和挖掘的比较

在不同的场合，要灵活运用集中或分布式数据处理和挖掘模型。让我们以分布式传感网络为例，在有限节点的计算、存储、电力限制下，将全部数据传送给汇点的策略并没有优化昂贵能源的传输。事实上，大多数情况下不需要所有的原始数据，而是着重于一些参数的价值。

5、IOT数据挖掘算法的研究

基于IOT数据管理和事件处理，关键问题是学习新的IOT数据挖掘算法。主要工作包括分类、预测、聚类、孤立点检测、关系分析、空间和时间模型挖掘。例如，Chen Zhuxi等人[16]提出了RFID应用的频繁闭合回路挖掘算法。ElioMasciari[8]研究了从RFID数据流进行孤立点检测。

6、下一代互联网数据挖掘

下一代互联网有很多潜在的发展方向：IPV6技术、无所不在的网络、可信网络、语义网、网格的（语义网格、数据网格和知识网格）、面向服务的应用、光传输和云计算等。下一代互联网，新技术将融入IOT。因此，很多新的数据挖掘问题需要深入研究。例如，从IOT基于语义的数据挖掘，基于网格的数据挖掘和服务型数据挖掘等。

五、总结及今后的研究

作为下一代互联网的重要发展方向，物联网吸引了工业和学术界的关注。IOT数据有很多特征，例如分布式存储，大量时间相关和地点相关数据以及有限节点资源等。这些都使IOT 数据挖掘成为一项极具挑战性的任务。

在本文中，我们提出了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层（数据收集层，数据管理层，事件处理层和数据挖掘服务层）。分布式数据挖掘模型可以较好的解决数据出现在不同地点的问题。同时，通过复杂问题被分解，中央节点的高性能要求、高存储能力和高运算能力会随之降低。基于网格的数据挖掘模型采用网格框架去实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。

未来研究工作的可行性包括：a)研究各种数据挖掘算法；b)完善基于网格的数据挖掘系统和相应的算法。

致谢

本文部分受到中国国家自然科学基金批准号10876036和70871111下的支持。此外，在某种程度上也受到浙江大学宁波理工学院基础科学研究的支持。

参考文献

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225-233.

物联网传感器数据处理平台的设计与实现

单位代码：10293 密级：公开 专业学位硕士论文 论文题目：物联网传感器数据处理平台的设计与实现

Design and Realization of the Platform for Sensor Data Processing on Internet of Things Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering By GeDan Supervisor: Prof. Chen Liu, Associate Prof.Hao Yang March 2016

南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名：_____________ 日期：____________ 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________

物联网数据挖掘模型的研究

物联网数据挖掘模型的研究 中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin 中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi 摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。 关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术 一、介绍 物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。 S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。” 刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。” 物联网将会产生大量的信息。让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。这需要18个字节来储存一个RFID记录。一个超市，大约有700000个RFID记录。所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。 二、相关研究

大数据与数据挖掘的相对绝对关系

挑战。 印第安纳大学Truthy（意：可信）项目的目标是从这种每日的信息泛滥中发掘出深层意义，博士后研究员埃米利奥·费拉拉（Emilio Ferrara）说。“Truthy是一种能让研究者研究推特上信息扩散的 工具。通过识别关键词以及追踪在线用户的活动，我们研究正在进行的讨论。” Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽（Fil Menczer）和亚力桑德罗·弗拉米尼（Alessandro Flammini）开发的。每一天，该项目的计算机过滤多达5千万条推文，试图找出其中蕴含的模式。 Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽（Fil Menczer）和亚力桑德罗·弗拉米尼（Alessandro Flammini）开发的。每一天，该项目的计算机过滤多达5千万条推文，试图找出其中蕴含的模式。 大数据盯着“#bigdata”（意为大数据）。这些是在推特上发布过“bigdata”的用户之间的连接，用户图标的尺寸代表了其粉丝数多寡。蓝线表示一次回复或者提及，绿线表示一个用户是另一个的粉丝。 一个主要的兴趣点是“水军”，费拉拉说：协调一致的造势运动本应来自草根阶层，但实际上是由“热衷传播虚假信息的个人和组织”发起的。 2012年美国大选期间，一系列推文声称共和党总统候选人米特·罗姆尼（Mitt Romney）在脸谱网上获得了可疑的大批粉丝。“调查者发现共和党人和民主党人皆与此事无关。”费拉拉说，“幕后另有 主使。这是一次旨在令人们相信罗姆尼在买粉从而抹黑他的造势运动。”

水军的造势运动通常很有特点，费拉拉说。“要想发起一场大规模的抹黑运动，你需要很多推特 账号，”包括由程序自动运行、反复发布选定信息的假账号。“我们通过分析推文的特征，能够辨别出这种自动行为。” 推文的数量年复一年地倍增，有什么能够保证线上政治的透明呢？“我们这个项目的目的是让技术掌握一点这样的信息。”费拉拉说，“找到一切是不可能的，但哪怕我们能够发现一点，也比没有强。” 随着数据及通讯价格持续下跌，新的思路和方法应运而生。 如果你想了解你家中每一件设备消耗了多少水和能量，麦克阿瑟奖获得者西瓦塔克·帕特尔（Shwetak Patel）有个解决方案：用无线传感器识别每一台设备的唯一数字签名。帕特尔的智能算法配合外挂传感器，以低廉的成本找到耗电多的电器。位于加利福尼亚州海沃德市的这个家庭惊讶地得知，录像机消耗了他们家11%的电力。等到处理能力一次相对较小的改变令结果出现突破性的进展，克拉考尔补充道，大数据的应用可能会经历一次“相变”。 “大数据”是一个相对的说法，不是绝对的，克拉考尔指出。“大数据可以被视作一种比率——我们能计算的数据比上我们必须计算的数据。大数据一直存在。如果你想一下收集行星位置数据的丹麦天文学家第谷布拉赫（Tycho Brahe，1546-1601），当时还没有解释行星运动的开普勒理论，因此这个比率是歪曲的。这是那个年代的大数据。” 大数据成为问题“是在技术允许我们收集和存储的数据超过了我们对系统精推细研的能力之后。”克拉考尔说。 我们好奇，当软件继续在大到无法想象的数据库上执行复杂计算，以此为基础在科学、商业和安全领域制定决策，我们是不是把过多的权力交给了机器。在我们无法觑探之处，决策在没人理解输入与输出、数据与决策之间的关系的情况下被自动做出。“这正是我所从事的领域，”克拉考尔回 应道，“我的研究对象是宇宙中的智能演化，从大爆炸到大脑。我毫不怀疑你说的。” 本文来源：大数据中国节选 人人都是产品经理（https://www.sodocs.net/doc/0b6920622.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台

智慧农业物联网系统设计

毕业设计（报告）课题:智慧农业物联网系统设计 学生: 夏培元系部: 物联网学院 班级: 物联网1404班学号: 2014270307 指导教师: 杨昌义 装订交卷日期: 2017年01 月日 I / 20

摘要 随着经济社会的发展，农业已经越发智能化智慧农业是农业生产的高级阶段是集新兴的互联网、移动互联、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。 基于ZigBee技术的智慧农业解决方案，成本低廉，是一般人都能负担的价格；控制更简单，让每一位刚接触的人都能轻松使用；功耗更低、组网更方便、网络更健壮，给您带来高科技的全新感受。您的温室大棚规模越大，基于ZigBee 技术的智慧农业解决方案在使用中，要准确及时地操控所有设备，最值得关注的应该就是网络信号的稳定性。鉴于温室大棚的网络覆盖区域比较广泛，我们贴心为您呈现物联无线组网！智慧农业能有效连接物联Internet通信网关和超出物联Internet通信网关有效控制区域的其它ZigBee网络设备，实现中继组网，扩大覆盖区域，并传输网关的控制命令到相关网络设备，达到预期传输和控制的效果。基于先进的ZigBee技术，物联无线中继器无需接入网线，就可自行中继组网，扩散网络信号，让网络灵活顺畅运行，保障您的所有设备正常运行。主要采集温湿度，从而控制农植物的水分和光照。 关键词:物联网；智慧农业；云计算；物联网架构；ZigBee II / 20

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

IOT物联网方案分析范文

IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。 网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。

一个典型的物联网网关架构如下： 常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。 基于CCP接入（MQTT协议的精简版） 协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入 被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议 用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集

基于物联网的智慧农业系统研究_朱茗

基于物联网的智慧农业系统研究□朱茗浙江省公众信息产业有限公司 农业种植中，为了防治病虫害和追求产量，过量使 用、滥用农药和化肥已成为不争的事实，同时随着全球变 暖，各种极端气象条件频发，使脆弱的农业更加雪上加 霜。中国农业需要变革，变革要从源头抓起。将物联网技 术应用在农业中，可以实现智能化识别、定位、追踪、监控 和管理，是智慧农业和精细化生产、管理、决策的技术支 撑，是发展“智慧农业”的核心。 一、中国农业发展现状 我国人均耕地面积和人均水资源只有世界平均水平 的３０％和２５％，且现有耕地中２／３是中低产田，农田灌溉 水的有效利用率只有３０％￣４０％（发达国家已达５０％ ￣７０％）。化肥、农药等生产资料投入水平高且利用率低，并 导致了农业生态环境污染和破坏，土壤沙化、碱化、盐渍 化严重，耕地单位面积产量与世界粮食高产国家相比甚 至要低一半以上，２１世纪我国人口增长和土地资源减少 的矛盾不可逆转。我国农业信息技术经过多年的研究， 有一定基础，但与目前应用需求差距很大，在生产过程科学 管理、 农产品质量安全与溯源、农业远程技术服务，农民远程培训等方面的研究刚刚起步；农业种植结构的调整， 养殖业以及其他相关产业迅速发展，用于优质生产和标 准化养殖的智能管理信息系统刚开始起步；面向农村快 捷的网络接入服务和低成本智能化信息接入终端问题仍 未取得重要突破。 二、中国物联网发展现状 物联网技术涵盖范围极广，包括具备“内在智能”的 传感器、移动终端、智能电网、工业系统、楼控系统、家庭 智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”（Ｅｎａｂｌｅｄ）的， 如贴上ＲＦＩＤ、条形码标签的各种资产、携带无线终端的 个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通 过各种无线和／或有线的长距离和／或短距离通讯网络 实现互联互通（Ｍ２Ｍ）、应用大集成（ＧｒａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、以及 基于云计算的ＳａａＳ营运等模式，在内网（Ｉｎｔｒａｎｅｔ）、专网 （Ｅｘｔｒａｎｅｔ）、和／或互联网（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）环境下，采用适当的信 息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。物联网相关技术在中国已经广泛应用于交通、物流、工业、农业、医疗、卫生、安防、家居、旅游、军事等二十多个领域，在未来３年内中国物联网产业将在智能电网、智能家居、智慧城市、智慧医疗、车用传感器等领域率先普及，预计将实现三万亿的总产值。三、物联网在农业中的应用在大棚控制系统中，物联网系统的温度传感器、湿度传感器、ＰＨ值传感器、光传感器、离子传感器、生物传感器、ＣＯ２传感器等设备，监测环境中的温度、相对湿度、ＰＨ值、光照强度、土壤养分、ＣＯ２浓度等物理量参数，并通过基于Ｚｉｇｂｅｅ网络协议的无线设备将参数传送到标准网关设备，标准网关通过ＧＳＭ、ＣＤＭＡ或者以太网将数据发送到服务器中进行分析控制，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行检测控制。采用无线网络传递测量得到的农作物的各种参数，可以为精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。下一步的目标是一方面加入更多不同种类的传感器采集数据并加大采集频率，另一方面在云平台侧建立更多的数学模型，摸清不同地区、不同季节、不同农作物的最佳养殖规律，达到最优化品质、最优化质量的产品，并建立突然预案应对突发天气情况和其他一些突然情况对农作物生长的影响。四、小结与传统农业不能适应农业持续发展的需要相比，智慧农业可以实现高效利用各类农业资源和改善环境这一可持续发展目标，不但可以最大限度提高农业生产力，而且是实现优质、高产、低耗和环保的可持续发展农业的有效途径。【摘要】本文分析了中国农业的现状，以及物联网对当前农业生产的推进作用，并以农业养殖大棚为例，说明了物联网 在农业养殖大棚中实现智慧农业管理的过程。 【关键词】物联网智慧农业Ｚｉｇｂｅｅ传感器 参考文献［１］黄桂田．《物联网蓝皮书：中国物联网发展报告（２０１２￣２０１３）》社会科学文献出版社２０１３ ［２］徐勇军．《物联网关键技术》电子工业出版社２０１２ ［３］李道亮．《农业物联网导论》科学出版社２０１２ 新聚焦ｅｗＦｏｃｕｓＮ１９

基于物联网技术的现代智慧农业解决方案

基于物联网技术的现代智慧农业解决方案上世纪九十年代后，无线技术的广泛应用使得它在许多国民经济领域的应用研究获得迅速发展。尤其以Zibgee无线技术为主的物联网系统，使得精准农业的技术体系广泛运用于生产实践成为可能。精准农业技术体系的实践与发展，已经引起一些国家科技决策部门的高度重视。 那么什么是智慧农业了，根据维基百科上面的定义智慧农业主要有这些解释。 所谓“智慧农业”就是充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理。 智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。 “智慧农业”是云计算、传感网、3S等多种信息技术在农业中综合、全面的应用，实现更完备的信息化基础支撑、更透彻的农业信息感知、更集中的数据资源、更广泛的互联互通、更深入的智能控制、更贴心的公众服务。“智慧农业”与现代生物技术、种植技术等高新技术融合于一体，对建设世界水平农业具有重要意义。 根据最新研究结果显示，我国实施精准农业的近期目标，一方面是总结国外发展经验，根据中国的国情找准自己的切入点，另一方面切实做好有关基于Zigbee无线技术的物联网应用与研究开发，力求走出适合中国国情的精确农业的发展道路。 托普物联网是浙江托普仪器有限公司主要经营项目之一。托普物联网依据自身研发优势，开发了多种模块化智能集成系统。 1、传感模块：即环境传感监测系统。它依据各类传感设备可以完成整个园区或完成对异地园区所需数据监测的功能。

曹嘉飞：基于物联网大数据的精准营销

《基于物联网大数据的精准营销》 主讲：中国有氧式高端经管课程创始人、新经济研究领域专家曹嘉飞老师 ●课程背景： 全球性的“大数据时代”已经来临，对于每一个行业和每一个部门来说，大数据都将成为重要的管理运营因素。 本课程精炼了培训老师亲自创业打拼的体会、长期管理咨询的积累，集中了20余年的经营管理最佳实践和教育训练独到经验，为浙江大学总裁班必选课程。授课老师在潜心研究了无数国内外经典案例和理论基础上，结合时代特征和企业现状，独辟蹊径，自创一体，为企业提供最新最有效的大数据下企业核心竞争力培育实战解决方案！ 授课老师是王者高尔夫总裁商学院创始人兼院长，其课程体系国内首创、全新体验、有氧互动、知行合一，以“趣味、格调、成效”为三大衡量标准，授课强调“三个拒绝”：拒绝人云亦云、拒绝有术无道、拒绝无法落地。 曹老师特别注重互动教学和案例分析，开创了国内独一无二的“有氧式”培训模式，场控能力非凡，效果令人信服，受到所有培训单位和受训学员的高度评价和欢迎。 ●培训对象：企业中高层管理者、营销精英。 ●培训目标：了解新技术，建立新思维，发现新优势，获取新绩效。 ●培训时间：1天。

●培训方式：经典讲授、案例分享、小组研讨、个案咨询等 ●培训特点：丰富深厚的人生阅历，震撼人心的思想启迪，旁征博引的案例研 讨，饱含激情的互动体验，独辟蹊径的授课方式，卓尔不凡的训练实效。 ●课程大纲： 1 数字经济时代的来临 1.1 互联网+的划时代意义 1.1.1 产业互联网 1.1.2 数字化经济 1.1.3 智慧化生活 1.2 互联网+的三大核心信息技术 1.2.1 云计算 1.2.2 大数据 1.2.3 物联网 1.3 互联网+与精准营销 1.3.1 营销的本质：价值让渡 1.3.2 精准的本质：对的人+对的时+对的空+对的事 1.4 养殖业中的物联网大数据运用 1.4.1过程可控 1.4.2信息可溯 1.4.3营销可达 1.5 新媒体和自媒体营销

物联网数据处理的要求

2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器，而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然，这些传感器结构不同、性能各异，其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签，多种读写器；M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据，也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据，也有动态数据（如波形）。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法，这是数据多态性和异构性的根本原因。显然，系统的功能越复杂，传感器节点、RFID标签种类越多，其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中，假定有1000万件商品都需要跟踪，每天读取10次，每次100个字节，每天的数据量就达10GB，每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域，无线传感网需记录多个节点的多媒体信息，数据量更大的惊人，每天可达1TB以上。此外，在一些应急处理的实施监控系统系统中，数据是以流（stream）的形式实时、高速、源源不断地产生的，这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统，物联网的数据采集工作是随时进行的，每隔一定周期向服务器发送一次数据，数据更新很快，历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份，但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态，所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度，否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言，国内一些物联网应用研究表明[2]：文本型数据易传难感，多媒体数据易感难传；在出现数据传输故障时，很难判定是网络中断还是软件故障；理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源（电池）的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中，节点的数量目前还难以突破1000大关，这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性，成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战，迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求，解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系统需要不同的中间件。其中，操作系统解决运行平台问题，数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题，中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性，实现数据的顺利传递、过滤、融合，为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统，必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时

物联网在智慧农业中的应用

物联网在智慧农业中的应用 在传统农业中，灌溉、施肥、喷药，农民全凭经验和感觉。而如今，在智慧农业中，农作物浇水、施肥、打药时间，农作物的空气温度、空气湿度、酸碱度、光照、二氧化碳浓度、土壤水分，做到按需供给，一系列作物在不同生长周期的问题，都有信息化、智能化监控系统实时定量“精确”把关。智能农业、精准农业的发展，智能感知芯片、移动嵌入式系统、无线通信技术等物联网技术在现代农业中的应用逐步拓宽，作用显着，具体表现为：在监控农作物灌溉情况、土壤空气变更、畜禽的环境状况以及大面积的地表检测，收集温度、湿度、风力、大气、降雨量，有关土地的湿度、氮浓缩量、土壤污染和土壤pH 值等方面实现科学监测、科学种植, 帮助农民抗灾、减灾[1]. 在智慧农业中，可运用物联网的温度传感器、湿度传感器、PH 值传感器、光照传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH 值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。采用物联网，特别是无线传感器网络来获得作物生长的最佳条件，可以为智慧农业提供科学依据，达到增产增收、改善品质、调节生长周期及提高经济效益的目的。 1 智慧农业 智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动通信网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感器节点（环境温湿度传感器、土壤水分传感器、二氧化碳浓度传感器、光照强度传感器等）和无线传感器网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。 1.1 智慧农业定义 “智慧农业”也称为“智能农业”, 它充分应用现代信息技术、计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S 技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、问题预警等智能管理。智慧农业是以最高效率地利用各种农业资源，最大限度地降低农业成本和能耗、减少

基于物联网的设施农环境监控与数据挖掘技术的研究应用.doc

基于物联网的设施农业环境监控与数据挖 掘技术的研究应用 传统农业以人力为中心、依赖于孤立机械，而农业物联网系统工程在农业服务业中开展应用后，通过基于物联网的设施农业环境监控系统服务平台可以有效改变生产模式，使农业生产转向以信息和软件为中心，提升农业生产效能[1-3]。通过建立物联网远程专家诊断指导系统，利用物联网技术、通信技术和传感技术，将日光温室种植过程中关键的要素（空气的温度、湿度及土壤的温度、湿度等）数据通过各种传感器的采集，并利用网络通信技术如以太网WEB、GPRS、3G等，将数据及时传送到本地的设施农业物联网控制室以及远端的设施农业物联网数据中心，使设施农业管理人员及时掌握农作物的生长环境，并及时采取控制措施，从而达到预防病虫害、提高生产质量、提升劳动效率的目的。通过农业专家预警系统，调节适宜作物的设施内小环境，提高农产品的产量和品质，提高水肥利用率，降低人力消耗。通过实时监测数据，可以有效预测和预防风灾、雪等自然灾害，防止设施损害、农产品减产。在作物的不同生长阶段，种养殖户实时定量监控各环境因子，如光、温、水、气等，科学管理设施内作物的水、肥、气等环境因子，降低人力消耗，实现了真正的精耕细作[4-5]。 1 总体思路 依靠无线网络，对区域内分散的农业设施实行精细化管理，实时监控光、温、水、气、湿及病虫等对作物生长有重要影响的因素，掌握其变化情况。此模式可以应用于畜禽养殖、大棚果蔬

生产等。农民可以使用手机或电脑在该系统平台上查询自己的种、养情况，例如大棚和鸡猪舍超过或达不到正常状况随时有短信提示。在了解种养过程中各项关键要素的实时变化情况后，可以通过专家系统进行关键因素的定时、定量分析，对病虫害的发生和发展进行预测预警，以便农户及时采取应对措施，为农业生产提供保障[6]。 2 技术方案 2.1 物联网远程专家诊断指导系统的目标 一是信息采集采用智能测控系统，依托物联网监测农作物生产；二是对农业生产信息进行实时监控，应用智能产品检测、控制作物；三是实现农业生产管理的科学化与智能化，通过智能产品中的专家知识和技术支持，保障农业生产，为农户提供及时有效的服务。 2.2 物联网远程专家诊断指导系统的功能 2.2.1 环境监测。主要包括各项环境数据的采集，如温度、光照、土壤水分、湿度等，监测范围包括大棚及作物生产区域。通过单传感节点独立采集和多传感节点汇集采集的数据先传输到主机，再转至服务器（GPRS网络），以此实现可视化展现、实时监测、历史数据查询，并对实时数据和日数据形成直观曲线。 2.2.2 数据挖掘。进行知识库服务器本地化，冀东半地下标准温室揭帘时间为M1=TEXT[（21 300+56.33X）/24/3600，hh：mm：ss ]，盖帘时间为M2=TEXT[（28 800-89X）/24/3600，hh：mm：ss ]，其中X为当日到6月22日之间的天数，TEXT为Excel 函数，实现种养小环境内远程精准可控化生产。 2.2.3 智能预警、报警。一是报警。对任意监测指标或者在此基础上计算得到的二级指标设置警戒阈值，满足一个或者多个

大数据及数据挖掘方法

山东科技大学本科毕业设计（论文） 题目大数据及数据挖掘方法 学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军 学号201001051633 指导教师高井贵 二0一四年六月

大数据及数据挖掘方法 摘要 随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为：规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。 本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程，然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。 关键词：大数据数据挖掘数据分析方法

Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis

一种通用物联网数据分析平台的设计与实现

一种通用物联网数据分析平台的设计与实现 发表时间：2016-10-10T14:16:20.773Z 来源：《低碳地产》2016年第3期作者：黄璜 [导读] 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理。 常熟达涅利冶金设备有限公司 【摘要】目前在实际应用的过程中存在种类繁多、采集信息量大以及数据类型及格式不一致的物联网传感器设备，这些物联网传感器设备在实际应用的过程中在处理与分析问题也存在差异，设计并且实现一种通用物联网数据分析平台。在构建一种通用物联网数据分析平台的过程中，包括存储、分析以及呈现的模型，并且为其提供了统一的Web Service物联网数据服务接口。此平台可以通过ECA的相关规则来执行触发动作，从而能够对特定的事件进行监测及预警。除此之外，还通过图表或者表格的方式提供一个可定制的数据可视化界面，主要目的在于便于用户对物联网数据进行观察。 【关键词】物联网；数据；分析平台 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理、物流快递以及环境监测等领域中。并且还研发出能应用于人们日常生活中的物联原型系统，进一步探索人们日常工作及娱乐中的人机交互方式。除此之外，开发的一种基于网络的基础架构可以被用对各种数据进行存储、搜索以及共享，从而促进设备和用户之间的交互，但设备不一定都能提供RESTful接口，因此此类架构在实际应用的过程中具有一定的局限性。而一种基于服务的物联网数据交换平台，主机可以将其采集到的实时数据传输到服务器，而服务器与各个应用系统之间可以对数据进行交换。而由于数据的多样化，使得在实际应用的过程中需要不断地更新数据，采用Web Service进行发布，因此容易对系统的扩展造成一定困难。而随着网络时代的到来，人们对于数据信息的快捷度的要求更高，人们希望在观察处理数据的基础上做出相应的对策。本文采用一种通用物联网数据分析平台，能够通过Web Service接口，实现采集端以及服务端之间的交互，从而能提高平台构建的灵活度。 一、平台功能模块设计 本次物联网数据平台主要采用的是模块化设计，因而可以将平台的功能细化为用户管理、Web Service接口、ECA规则模块以及数据可视化模块功能等多个模块。平台功能模块基本结构如图1所示，现对各个模块的功能进行如下分析： 图1 平台功能模块基本结构 （一）用户管理 用户管理在物联网数据平台应用的过程中主要是为了确保数据的安全有效，用户主要是通过注册及密码机制来对平台进行使用，显著地防止了非法用户对数据平台的恶意攻击。并且平台在设计的过程中采用基于角色权限的访问控制，从而能对数据进行安全共享功能。在每个功能模块中又可细分为多个子功能，各自对应其相应的权限，平台管理员在此过程中可以为不同的用户分配不同权限，从而能在一定程度上增加用户访问控制的灵活度。 （二）鉴权管理 一部分应用对物联网数据具有较为严格的安全和保密要求，因此平台可以提供API key的鉴权管理机制。一般来说，用户可以注册一个或以上应用，平台则会自动地为注册应用生成API key。在实际应用的过程中，当用户提出服务请求时，鉴权管理模块会认证用户提交信息。 （三）Web Service接口 平台在顶层采用Web Service方式对底层提供服务进行封装，并且可以提供不同的交互方式，客户端采用服务器可以向Web Service接口发送请求及接收。Web Service交互基本原理如图2所示。传感器所采集的数据在上传到服务器的过程中均需要通过Web Service接口，平台对Web Service接口所接收到的数据类型和格式进行了规定，而不同的数据可以采用一个通用数据接收端口。当接口在应用的过程中能够正确地接收客户端上传的数据后，能够处理数据；若接口在接收数据的过程中出现错误，平台会给出错误信息。客户端可以通过Web Service接口来获取历史数据，并将这些信息采用可视化图表的方式呈现出来，主要目的在于便于用户能够对节点状态进行查看，并且对节点以后的数据变化情况进行预测，并对其进行相应措施。 图2 Web Service交互基本原理 （四）ECA规则模块 在平台应用的过程中，客户端可以通过Web Service接口可以对平台发送传感器的各种数据，平台可以通过ECA规则模块分析所接收到的数据，并且能及时地发现其中存在的缺陷和问题。比如可以将平台应用在健康护理中，并将测得的数值通过Web Service接口发送至服务端，当患者的高压值在140mmHg以上或者低压值在90mmHg以上时，平台会通知用户可能有患有高血压的可能性，并且在此过程中告知用

基于物联网的智慧农业发展与应用

基于物联网的智慧农业发展与应用 顿文涛1， 赵玉成2，袁帅3，马斌强1，朱伟1，李勉1，袁超1，赵仲麟1（1.河南农业大学，河南郑州450002；2.河南省农业机械试验鉴定站，河南郑州450008； 3.四川农业大学机电学院，四川雅安625014） 摘要：本文研究并论述了智慧农业的概念、特点和架构，结合物联网技术，分析了基于物联网的智慧农业在国内外的研究情况与典型应用，事实表明，物联网技术在智慧农业领域具有良好的发展前景。关键词：物联网；传感器；无线传感器网络；智慧农业；应用中图分类号：S126 文献标识码：A 文章编码：1672－6251（2014）12－0009－04 The Development and Application of Wisdom Agriculture Based on the Internet of Things DUN Wentao 1， ZHAO Yucheng 2，YUAN Shuai 3，MA Binqiang 1，ZHU Wei 1，LI Mian 1，YUAN Chao 1，ZHAO Zhonglin 1 (1.Henan Agricultural University,Henan Zhengzhou 450002; 2.Henan Agricultural Mechanical Test Appraisal Station,Henan Zhengzhou 450008; 3.College of Mechanical and Electrical Engineering,Sichuan Agriculture University,Sichuan Ya ′an 625014) Abstract:This paper studies and discussed the concept and characteristics and architecture of wisdom agriculture,and analyzed the domestic and overseas research situation and typical applications of wisdom agriculture based on the Internet of Things technology.The fact showed that Internet of things technology had bright development prospects in the field of wisdom agriculture.Key words:Internet of Things;sensor;wireless sensor network;wisdom agriculture;application 基金项目：国家自然科学基金项目（编号：31100067）；河南农业大学博士科研启动项目（编号：30200345）。 作者简介：顿文涛（1980-），男，工程师，研究方向：计算机网络安全、传感器技术。通信作者：赵仲麟，男，副教授，研究方向：化学生物学、蛋白质工程、信息技术。收稿日期：2014-11-04 农业网络信息 AGRICULTURE NETWORK INFORMATION ·农业信息化· 2014年第12期 在传统农业中，灌溉、施肥、喷药，农民全凭经验和感觉。而如今，在智慧农业中，农作物浇水、施肥、打药时间，农作物的空气温度、空气湿度、酸碱度、光照、二氧化碳浓度、土壤水分，做到按需供给，一系列作物在不同生长周期的问题，都有信息化、智能化监控系统实时定量“精确”把关。智能农业、精准农业的发展，智能感知芯片、移动嵌入式系统、无线通信技术等物联网技术在现代农业中的应用逐步拓宽，作用显著，具体表现为：在监控农作物灌溉情况、土壤空气变更、畜禽的环境状况以及大面积的地表检测，收集温度、湿度、风力、大气、降雨量，有关土地的湿度、氮浓缩量、土壤污染和土壤 pH 值等方面实现科学监测、科学种植，帮助农民抗灾、减灾[1]。 在智慧农业中，可运用物联网的温度传感器、湿 度传感器、PH 值传感器、光照传感器、CO 2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH 值、光照强度、土壤养分、CO 2浓度等参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。采用物联网，特别是无线传感器网络来获得作物生长的最佳条件，可以为智慧农业提供科学依据，达到增产增收、改善品质、调节生长周期及提高经济效益的目的。 1智慧农业 智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互 联网、移动通信网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感器节点（环境温湿度传感器、土壤水分传感器、二氧化碳浓度传感器、光照强度传感器等）和无线传感器网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、