Aplikasi pemodelan data dalam Internet Perkara

Dengan perkembangan selanjutnya data besar dan kecerdasan buatan, Internet of Things semakin berkembang ke arah AIOT. Infrastruktur Internet Perkara akan menjadi generasi baharu infrastruktur maklumat, membentuk triniti seni bina "Internet of Things", "Internet Digital" dan "Internet Pintar".

Mengumpul, menyimpan, menganalisis, melombong dan menggunakan data infrastruktur IoT secara bijak adalah bahagian yang sangat penting. Untuk tujuan ini, kami perlu memodelkan data IoT secara sistematik dan mewujudkan sistem pemodelan data IoT yang lengkap dan standard untuk menyediakan jaminan asas. Dengan cara ini, kami boleh menganalisis, melombong dan menggunakan data IoT dengan lebih baik dan seterusnya mempromosikan pembangunan IoT.

Model objek bertujuan untuk menyeragamkan dan menerangkan secara semantik, mengenal pasti dan mengurus objek serta menggalakkan kecerdasan dan kecekapan Internet Perkara.

Pemodelan ontologi IoT:

• Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah "apa itu objek", iaitu, untuk mentakrif dan menerangkan objek dalam Internet Perkara.
• Kaedah: Ringkasan standard dan organisasi infrastruktur dan data IoT. Bentuk satu set lengkap katalog data (metadata) untuk menyediakan asas dan rangka kerja untuk objek.
• Pencapaian: Membina model ontologi yang sesuai untuk senario perkhidmatan infrastruktur IoT. Model ini boleh menerangkan sifat asas objek, fungsi dan hubungan dengan objek lain.

Sistem analisis IoT:

• Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah akses dan penemuan objek, iaitu cara mengenal pasti objek yang baru disambungkan.
• Kaedah: Pengecaman objek dicapai dengan menganalisis elemen teras objek, seperti nama, keupayaan dan lokasinya. Ini termasuk analisis pengenalan nama objek, analisis pengenalan keupayaan, analisis pengenalan lokasi, dsb.
• Pencapaian: Menyediakan sistem analisis objek yang boleh mengenal pasti dan menemui objek yang baru disambungkan dengan cepat, serta menyediakan perkhidmatan dan pengurusan yang sepadan untuk mereka.

Sistem pemboleh objek:

• Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah "cara menggunakan objek", iaitu cara mengurus dan menyepadukan objek supaya dapat memberi perkhidmatan kepada dunia luar.
• Kaedah: Bertanggungjawab untuk pengurusan akses, pengurusan keupayaan dan pengurusan penyepaduan keupayaan objek untuk memastikan objek boleh digunakan dengan betul dan berkesan.
• Pencapaian: Menyediakan antara muka bersatu dan perkhidmatan keupayaan untuk membolehkan sistem atau aplikasi luaran menggunakan dan mengurus objek dengan mudah dalam Internet of Things.

Prinsip dan kaedah matematik dan statistik yang perlu dikuasai untuk analisis dan pemodelan data termasuk tetapi tidak terhad kepada:

• Kalkulus: Kalkulus ialah disiplin yang mengkaji perubahan undang-undang fungsi Dalam analisis data, aplikasi kalkulus adalah terutamanya Ia melibatkan derivatif dan pembezaan, yang boleh digunakan untuk mengkaji trend perubahan titik data.
• Algebra linear: Algebra linear ialah subjek yang mengkaji vektor, matriks dan operasinya Dalam analisis data, aplikasi algebra linear terutamanya melibatkan vektor, matriks dan regresi linear.
• Teori kebarangkalian: Teori kebarangkalian ialah kajian tentang kebarangkalian kejadian rawak dan peraturan statistiknya Dalam analisis data, penerapan teori kebarangkalian terutamanya melibatkan taburan kebarangkalian dan ujian hipotesis.
• Statistik: Statistik ialah satu disiplin yang mengkaji pengumpulan, organisasi, penerangan, analisis dan tafsiran data Dalam analisis data, aplikasi statistik terutamanya melibatkan statistik deskriptif, statistik inferensi dan perlombongan data.
• Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk membolehkan mesin mempelajari pengetahuan daripada data Dalam analisis data, aplikasi pembelajaran mesin terutamanya melibatkan pengelasan, regresi, pengelompokan, dsb.
• Pembelajaran mendalam: Pembelajaran mendalam ialah satu cabang pembelajaran mesin, yang kebanyakannya belajar dengan membina rangkaian saraf dalam Dalam analisis data, penerapan pembelajaran mendalam terutamanya melibatkan pengecaman imej, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb.
• Visualisasi data: Visualisasi data ialah pembentangan data melalui carta, graf, dsb., untuk memahami dan menganalisis data dengan lebih baik.

Amalan analisis dan pemodelan data berdasarkan Internet of Things, berdasarkan kecerdasan buatan, boleh menggunakan kaedah dan teknologi berikut:

• Pengumpulan dan pemprosesan data: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mengumpul data yang dijana oleh peranti IoT dalam masa nyata, memproses dan menganalisisnya. Ini termasuk langkah seperti penapisan data, pembersihan dan prapemprosesan untuk mengekstrak maklumat berharga.
• Pengestrakan dan pemilihan ciri: Gunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengekstrak ciri bermakna secara automatik daripada data mentah. Ini boleh dicapai melalui teknik seperti kejuruteraan ciri dan pembelajaran mesin untuk menggunakan data dengan lebih baik.
• Latihan dan pengoptimuman model: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk melatih dan mengoptimumkan model. Ini boleh menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam seperti pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dsb. Melalui latihan dan pengoptimuman, ketepatan ramalan dan kestabilan model boleh dipertingkatkan.
• Ramalan masa nyata dan membuat keputusan: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menjalankan analisis masa nyata dan ramalan data masa nyata. Ini boleh dicapai melalui teknologi seperti pengkomputeran penstriman dan pembelajaran mesin masa nyata, supaya keabnormalan dapat dikesan tepat pada masanya dan langkah-langkah yang sepadan boleh diambil.
• Visualisasi dan interaksi: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk memaparkan hasil analisis secara visual dan menyediakan pengguna antara muka interaktif yang mesra. Ini boleh dicapai melalui teknologi visualisasi data, pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi lain, membolehkan pengguna memahami data dan status peranti dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pemodelan data dalam Internet Perkara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!