Anwendung der Datenmodellierung im Internet der Dinge

Mit der Weiterentwicklung von Big Data und künstlicher Intelligenz entwickelt sich das Internet der Dinge zunehmend in Richtung AIOT. Die Infrastruktur des Internets der Dinge wird zu einer neuen Generation von Informationsinfrastrukturen und bildet eine Dreifaltigkeit der Architektur „Internet der Dinge“, „Digitales Internet“ und „Intelligentes Internet“.

Das Sammeln, Speichern, Analysieren, Auswerten und intelligente Anwenden von IoT-Infrastrukturdaten ist ein sehr wichtiger Teil. Zu diesem Zweck müssen wir IoT-Daten systematisch modellieren und ein vollständiges und standardisiertes IoT-Datenmodellierungssystem einrichten, um grundlegende Garantien zu bieten. Auf diese Weise können wir IoT-Daten besser analysieren, gewinnen und anwenden und die Entwicklung des IoT weiter vorantreiben.

Das Objektmodell zielt darauf ab, Objekte zu standardisieren und semantisch zu beschreiben, zu identifizieren und zu verwalten sowie die Intelligenz und Effizienz des Internets der Dinge zu fördern.

IoT-Ontologiemodellierung:

• Zweck: Lösung des Problems „Was ist ein Objekt“, d. h. Definition und Beschreibung von Objekten im Internet der Dinge.
• Methode: Standardisierte Zusammenfassung und Organisation der IoT-Infrastruktur und -Daten. Bilden Sie einen vollständigen Satz von Datenkatalogen (Metadaten), um die Grundlage und den Rahmen für Objekte bereitzustellen.
• Erfolge: Aufbau eines Ontologiemodells, das für IoT-Infrastrukturdienstszenarien geeignet ist. Dieses Modell kann die grundlegenden Eigenschaften, Funktionen und Beziehungen des Objekts zu anderen Objekten beschreiben.

IoT-Analysesystem:

• Zweck: Lösung des Problems des Objektzugriffs und der Objekterkennung, also der Identifizierung neu verbundener Objekte.
• Methode: Die Objekterkennung erfolgt durch die Analyse der Kernelemente des Objekts, wie seines Namens, seiner Fähigkeit und seines Standorts. Dazu gehören die Analyse von Objektnamen, die Analyse von Fähigkeiten, die Analyse von Standorten usw.
• Erfolge: Bereitstellung eines Objektanalysesystems, das neu verbundene Objekte schnell identifizieren und entdecken und entsprechende Dienste und Verwaltung für sie bereitstellen kann.

Objektaktivierungssystem:

• Zweck: Lösung des Problems „wie man Objekte nutzt“, also wie man Objekte verwaltet und integriert, damit sie Dienste für die Außenwelt bereitstellen können.
• Methode: Verantwortlich für die Zugriffsverwaltung, Fähigkeitsverwaltung und Fähigkeitsintegrationsverwaltung von Objekten, um sicherzustellen, dass Objekte korrekt und effektiv verwendet werden können.
• Erfolge: Bereitstellung einer einheitlichen Schnittstelle und Fähigkeitsdienste, um externen Systemen oder Anwendungen die einfache Nutzung und Verwaltung von Objekten im Internet der Dinge zu ermöglichen.

Zu den Prinzipien und Methoden der Mathematik und Statistik, die für die Datenanalyse und -modellierung beherrscht werden müssen, gehören unter anderem:

• Infinitesimalrechnung: Infinitesimalrechnung ist eine Disziplin, die sich mit den sich ändernden Gesetzen von Funktionen befasst Die Anwendung der Infinitesimalrechnung umfasst hauptsächlich Ableitungen und Differentiale, mit denen die sich ändernden Trends von Datenpunkten untersucht werden können.
• Lineare Algebra: Lineare Algebra ist das Fach, das Vektoren, Matrizen und ihre Operationen untersucht. In der Datenanalyse umfasst die Anwendung der linearen Algebra hauptsächlich Vektoren, Matrizen und lineare Regression.
• Wahrscheinlichkeitstheorie: Die Wahrscheinlichkeitstheorie ist die Untersuchung der Wahrscheinlichkeit zufälliger Ereignisse und ihrer statistischen Regeln. Bei der Datenanalyse umfasst die Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie hauptsächlich die Wahrscheinlichkeitsverteilung und das Testen von Hypothesen.
• Statistik: Statistik ist eine Disziplin, die sich mit der Sammlung, Organisation, Beschreibung, Analyse und Interpretation von Daten befasst. Bei der Datenanalyse umfasst die Anwendung von Statistiken hauptsächlich deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und Data Mining.
• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um es Maschinen zu ermöglichen, Wissen aus Daten zu lernen. Bei der Datenanalyse umfassen die Anwendungen des maschinellen Lernens hauptsächlich Klassifizierung, Regression, Clustering usw.
• Deep Learning: Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der hauptsächlich durch den Aufbau tiefer neuronaler Netze lernt. Bei der Datenanalyse umfasst die Anwendung von Deep Learning hauptsächlich Bilderkennung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache usw.
• Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken usw., um die Daten besser zu verstehen und zu analysieren.

Datenanalyse-Modellierungspraxis basierend auf dem Internet der Dinge, basierend auf künstlicher Intelligenz, können die folgenden Methoden und Technologien verwendet werden:

• Datenerfassung und -verarbeitung: Nutzen Sie die Technologie der künstlichen Intelligenz, um von IoT-Geräten generierte Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Dazu gehören Schritte wie das Filtern, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten, um wertvolle Informationen zu extrahieren.
• Merkmalsextraktion und -auswahl: Verwenden Sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um automatisch aussagekräftige Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren. Dies kann durch Techniken wie Feature Engineering und maschinelles Lernen erreicht werden, um die Daten besser zu nutzen.
• Modelltraining und -optimierung: Nutzen Sie die Technologie der künstlichen Intelligenz, um Modelle zu trainieren und zu optimieren. Dabei können verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep-Learning-Techniken wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze usw. zum Einsatz kommen. Durch Training und Optimierung können die Vorhersagegenauigkeit und Stabilität des Modells verbessert werden.
• Vorhersage und Entscheidungsfindung in Echtzeit: Nutzen Sie die Technologie der künstlichen Intelligenz, um Echtzeitanalysen und Vorhersagen von Echtzeitdaten durchzuführen. Dies kann durch Technologien wie Streaming Computing und Echtzeit-Maschinenlernen erreicht werden, sodass Auffälligkeiten rechtzeitig erkannt und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden können.
• Visualisierung und Interaktion: Nutzen Sie die Technologie der künstlichen Intelligenz, um Analyseergebnisse visuell darzustellen und Benutzern eine benutzerfreundliche interaktive Oberfläche bereitzustellen. Dies kann durch Datenvisualisierungstechnologie, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Technologien erreicht werden, sodass Benutzer den Daten- und Gerätestatus besser verstehen können.

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