深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測方法
發(fā)布時間:2021-07-24 16:16
傳統(tǒng)的動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測方法物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性波動的幅度大,檢測效率低,為了解決上述問題,基于深度學(xué)習(xí)研究了一種新的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測方法,設(shè)定動態(tài)數(shù)據(jù)生成層、動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸層、動態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用層,分別在各層進(jìn)行停留,由于動態(tài)數(shù)據(jù)的不規(guī)則性,動態(tài)數(shù)據(jù)在任何一個層次都有可能出現(xiàn)突變、錯亂、遺失等情況,這些情況都會間接性的影響整個動態(tài)數(shù)據(jù)的完整性,在深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測方法會通過依靠深度學(xué)習(xí)而建立的初級監(jiān)督層、中級監(jiān)督層、高級監(jiān)督層分別進(jìn)行相對應(yīng)的監(jiān)督,達(dá)到物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測分析判定的目的。實驗表明,基于深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測方法能夠有效降低數(shù)據(jù)完整性,提高檢測效率。
【文章來源】:自動化與儀器儀表. 2020,(11)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
物聯(lián)網(wǎng)理解性概念圖
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種,且其核心思想便是將無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的pre-train,再將監(jiān)督結(jié)果作為高一層的輸入,進(jìn)而達(dá)到用無監(jiān)督學(xué)習(xí)來監(jiān)督所有層的目的,針對物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將深度學(xué)習(xí)監(jiān)督層列為三層與物聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)數(shù)據(jù)生成層、動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸層與動態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用層相對應(yīng),分別為初期監(jiān)督層、中級監(jiān)督層、高級監(jiān)督層[7]。深度學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測的結(jié)合的概念圖如圖2所示。在物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)生成層中,物聯(lián)網(wǎng)需要通過激光掃描器等設(shè)備對實物進(jìn)行動態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化處理即將實物的材質(zhì)、樣式、整體狀態(tài)等轉(zhuǎn)換為動態(tài)數(shù)據(jù)的形式,在此期間,初級監(jiān)督層需要對這些動態(tài)數(shù)據(jù)的編碼排列過程進(jìn)行監(jiān)督與學(xué)習(xí),并對初始的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄與保留,這些監(jiān)督學(xué)習(xí)信息與初始動態(tài)數(shù)據(jù)保留信息會隨著初始物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)入動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸層的同時進(jìn)入到中級監(jiān)督層[8]。
在動態(tài)數(shù)據(jù)生成層中物聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)數(shù)據(jù)完整性是保存得最為完好的,這些動態(tài)數(shù)據(jù)組的具體概念模型圖如圖3所示。在動態(tài)數(shù)據(jù)生成層轉(zhuǎn)化動態(tài)數(shù)據(jù)這一過程當(dāng)中,初級監(jiān)督層會對這些動態(tài)數(shù)據(jù)組進(jìn)行實時復(fù)制,復(fù)制的間隔時間差低于0.01 s,在間隔時間差中,初級監(jiān)督組需要對實時轉(zhuǎn)化的動態(tài)數(shù)據(jù)組進(jìn)行邏輯規(guī)格推理,在輔助動態(tài)數(shù)據(jù)生成層轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行復(fù)制的同時起到檢測分析判定的作用,在復(fù)制的過程中初級監(jiān)督層需要應(yīng)用相關(guān)公式來進(jìn)行復(fù)制:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于FPGA的以太網(wǎng)無線控制DDS頻率源設(shè)計[J]. 羅敏順,潘玉劍. 電子設(shè)計工程. 2019(24)
[2]基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動態(tài)安全存管系統(tǒng)設(shè)計[J]. 朱哲良,鄧璐娟. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(16)
[3]基于Cortex-A9的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的通信協(xié)議設(shè)計[J]. 王巖,褚澤帆,符偉杰,唐躍平. 電子設(shè)計工程. 2019(13)
[4]基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)感知層節(jié)點能耗控制方法[J]. 鐘燕華. 電子設(shè)計工程. 2019(11)
[5]物聯(lián)網(wǎng)用戶信息認(rèn)證安全保護(hù)仿真研究[J]. 嚴(yán)圣華,王昌達(dá). 計算機仿真. 2019(05)
[6]基于聯(lián)盟鏈的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)溯源機制[J]. 喬蕊,曹琰,王清賢. 軟件學(xué)報. 2019(06)
[7]多模式速度移動節(jié)點的動態(tài)距離估計方法[J]. 秦寧寧,朱樹才. 控制工程. 2019(03)
[8]智能農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)激光熱傳導(dǎo)溫控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 陸?,王露,包伯成. 激光雜志. 2018(08)
[9]物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下任務(wù)節(jié)點負(fù)載動態(tài)非對稱分配系統(tǒng)設(shè)計[J]. 康萬杰. 科技通報. 2018(05)
[10]一種基于線性序列差異分析降維的人體行為識別方法[J]. 鹿天然,于鳳芹,陳瑩. 計算機工程. 2019(03)
本文編號:3300995
【文章來源】:自動化與儀器儀表. 2020,(11)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
物聯(lián)網(wǎng)理解性概念圖
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種,且其核心思想便是將無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的pre-train,再將監(jiān)督結(jié)果作為高一層的輸入,進(jìn)而達(dá)到用無監(jiān)督學(xué)習(xí)來監(jiān)督所有層的目的,針對物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將深度學(xué)習(xí)監(jiān)督層列為三層與物聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)數(shù)據(jù)生成層、動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸層與動態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用層相對應(yīng),分別為初期監(jiān)督層、中級監(jiān)督層、高級監(jiān)督層[7]。深度學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢測的結(jié)合的概念圖如圖2所示。在物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)生成層中,物聯(lián)網(wǎng)需要通過激光掃描器等設(shè)備對實物進(jìn)行動態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化處理即將實物的材質(zhì)、樣式、整體狀態(tài)等轉(zhuǎn)換為動態(tài)數(shù)據(jù)的形式,在此期間,初級監(jiān)督層需要對這些動態(tài)數(shù)據(jù)的編碼排列過程進(jìn)行監(jiān)督與學(xué)習(xí),并對初始的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄與保留,這些監(jiān)督學(xué)習(xí)信息與初始動態(tài)數(shù)據(jù)保留信息會隨著初始物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)入動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸層的同時進(jìn)入到中級監(jiān)督層[8]。
在動態(tài)數(shù)據(jù)生成層中物聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)數(shù)據(jù)完整性是保存得最為完好的,這些動態(tài)數(shù)據(jù)組的具體概念模型圖如圖3所示。在動態(tài)數(shù)據(jù)生成層轉(zhuǎn)化動態(tài)數(shù)據(jù)這一過程當(dāng)中,初級監(jiān)督層會對這些動態(tài)數(shù)據(jù)組進(jìn)行實時復(fù)制,復(fù)制的間隔時間差低于0.01 s,在間隔時間差中,初級監(jiān)督組需要對實時轉(zhuǎn)化的動態(tài)數(shù)據(jù)組進(jìn)行邏輯規(guī)格推理,在輔助動態(tài)數(shù)據(jù)生成層轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行復(fù)制的同時起到檢測分析判定的作用,在復(fù)制的過程中初級監(jiān)督層需要應(yīng)用相關(guān)公式來進(jìn)行復(fù)制:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于FPGA的以太網(wǎng)無線控制DDS頻率源設(shè)計[J]. 羅敏順,潘玉劍. 電子設(shè)計工程. 2019(24)
[2]基于物聯(lián)網(wǎng)的金融數(shù)據(jù)動態(tài)安全存管系統(tǒng)設(shè)計[J]. 朱哲良,鄧璐娟. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(16)
[3]基于Cortex-A9的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的通信協(xié)議設(shè)計[J]. 王巖,褚澤帆,符偉杰,唐躍平. 電子設(shè)計工程. 2019(13)
[4]基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)感知層節(jié)點能耗控制方法[J]. 鐘燕華. 電子設(shè)計工程. 2019(11)
[5]物聯(lián)網(wǎng)用戶信息認(rèn)證安全保護(hù)仿真研究[J]. 嚴(yán)圣華,王昌達(dá). 計算機仿真. 2019(05)
[6]基于聯(lián)盟鏈的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)溯源機制[J]. 喬蕊,曹琰,王清賢. 軟件學(xué)報. 2019(06)
[7]多模式速度移動節(jié)點的動態(tài)距離估計方法[J]. 秦寧寧,朱樹才. 控制工程. 2019(03)
[8]智能農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)激光熱傳導(dǎo)溫控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 陸?,王露,包伯成. 激光雜志. 2018(08)
[9]物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下任務(wù)節(jié)點負(fù)載動態(tài)非對稱分配系統(tǒng)設(shè)計[J]. 康萬杰. 科技通報. 2018(05)
[10]一種基于線性序列差異分析降維的人體行為識別方法[J]. 鹿天然,于鳳芹,陳瑩. 計算機工程. 2019(03)
本文編號:3300995
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