【摘要】：“萬物互聯(lián)”形成物聯(lián)網(wǎng),因此物聯(lián)網(wǎng)的核心是“物”,即實體。一個實體可能有多個特征組成,如房間的溫度與濕度等。一種類型的傳感器用于感應實體的一類特征,因此實體與傳感器是一對多的關系。大量的傳感器實時感應物聯(lián)網(wǎng)各類實體的狀態(tài)信息,形成海量異構(gòu)動態(tài)的數(shù)據(jù)信息。人們關注實體本身的狀態(tài),而不關心傳感器輸出的具體數(shù)據(jù),因此如何處理海量的傳感器數(shù)據(jù)信息,有效挖掘其潛在的信息與知識,成為當下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究的重要問題。相似性分析技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中應用廣泛,在物聯(lián)網(wǎng)中應用更加廣泛。相似性分析技術(shù)不僅能夠用于傳統(tǒng)的相似性搜索服務和推薦服務,還可以應用到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)以及智能城市等領域。而復雜的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù),使得傳統(tǒng)的相似性分析技術(shù)不再滿足用戶的需求。面向物聯(lián)網(wǎng)的實體相似性分析技術(shù),成為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要問題。物聯(lián)網(wǎng)實體相似性分析技術(shù)研究剛剛起步,研究成果有限,而基于傳感器定量數(shù)據(jù)對物聯(lián)網(wǎng)實體做相似性分析的研究成果更少。現(xiàn)有研究在傳感器數(shù)據(jù)擬合方面,誤差相對較大,相似度計算準確度不高。在特征值相差不大的情況下,單特征相似性分析技術(shù)的相似度計算準確度不高。而在復雜的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,用戶很少提出單特征相似性分析需求,因此單特征相似性分析技術(shù)不能滿足用戶的需求。另外,相似性分析技術(shù)基于距離計算相似度,冗余與不相關的特征數(shù)據(jù)不僅增加了計算量,而且影響計算的準確度。本文針對現(xiàn)有研究中存在的問題與挑戰(zhàn),分別展開了實體狀態(tài)數(shù)據(jù)分段相似性計算方法、面向物聯(lián)網(wǎng)的多特征實體相似性分析方法、物聯(lián)網(wǎng)中帶特征選擇的實體相似性計算方法三個方面的研究。(1)針對傳感器數(shù)據(jù)擬合誤差較大相似度計算準確性不高的問題,本文提出實體狀態(tài)數(shù)據(jù)分段相似性計算方法。首先,闡述了傳感器數(shù)據(jù)分段點的計算方法,依據(jù)數(shù)據(jù)分段對數(shù)據(jù)進行線性擬合,可以解決最小二乘多項式算法先驗多項式獲得困難和簡單線性擬合算法傳感器數(shù)據(jù)擬合誤差較大的問題。然后,根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)擬合函數(shù)給出相似性模型構(gòu)建方法和相似度計算方法。最后,將該方法用于相似性搜索,與現(xiàn)有算法做對比,提高了相似性查詢的準確度和速度,與傳感器原始數(shù)據(jù)做比較,數(shù)據(jù)的存儲開銷降低了2個數(shù)量級。(2)由于單特征相似性分析技術(shù)不能滿足物聯(lián)網(wǎng)用戶的實際需求,給物聯(lián)網(wǎng)實體相似性分析帶來了挑戰(zhàn),本文提出面向物聯(lián)網(wǎng)的多特征實體相似性分析方法。首先,將一種新的無監(jiān)督非球面聚類算法用于傳感器數(shù)據(jù)聚類,實現(xiàn)不同特征和特征函數(shù)拐點的分組。然后,根據(jù)特征對實體的區(qū)分度不同,給出多特征加權(quán)的計算方法。最后,結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)聚類算法和特征加權(quán)方法,詳細闡述多特征相似性分析技術(shù)。并將該方法用于相似性搜索,與單特征相似性搜索方法做對比,提高了相似性查詢的準確度和速度,與傳感器的原始數(shù)據(jù)做比較降低了存儲開銷。(3)針對復雜冗余數(shù)據(jù),增大實體相似性分析技術(shù)的計算量,降低計算準確度的問題,本文提出物聯(lián)網(wǎng)中帶特征數(shù)據(jù)選擇的實體相似性計算方法。首先,改進典型的特征選擇算法(Relief算法)用于傳感器特征數(shù)據(jù)選擇。然后,介紹了實體與特征的對應關系矩陣,實現(xiàn)實體公共特征的篩選。定義實體、相似性計算模型與實體特征的三元關系存儲表,用于特征模型的自動生成。最后,詳細闡述面向物聯(lián)網(wǎng)的特征選擇算法,并將該算法用于單特征與多特征相似性分析技術(shù)。在相似性搜索仿真驗證中,平均查詢準確度至少提高了 10%,提高了查詢速度,降低了存儲開銷。
【圖文】：

文獻［２４］提出了物聯(lián)網(wǎng)的組成元素并給出了物聯(lián)網(wǎng)的分層結(jié)構(gòu)。根據(jù)不同的逡逑方法可以將物聯(lián)網(wǎng)分成不同的結(jié)構(gòu)，根據(jù)國內(nèi)外研究成果，其中主流的分法為三逡逑層結(jié)構(gòu)：終端設備層、網(wǎng)絡層和服務層，如圖１－１所示。逡逑物聯(lián)網(wǎng)服務層逡逑設備管數(shù)據(jù)管用戶管推薦邐搜索逡逑理服務理服務理服務服務邋？…邋服務逡逑網(wǎng)絡層逡逑０逡逑於：■邋Ｉ。Ｉ邋Ａ逡逑圖１－１物聯(lián)網(wǎng)分層框架圖逡逑隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，大量的感知設備用來感應物理實體，生成了海逡逑量的數(shù)據(jù)，通過存儲和管理這些數(shù)據(jù)為用戶提供智能的解決方案。本文主要研究逡逑如何通過實體數(shù)據(jù)的相似性分析技術(shù)實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)實體的有效管理。因此，按照物逡逑聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研宄框架，本節(jié)針對國內(nèi)外現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)實體數(shù)據(jù)的管理及處理方法分逡逑類討論。首先，架構(gòu)的底層為終端設備層，主要是對傳感器技術(shù)的研宄，傳感器逡逑是數(shù)據(jù)生成的源端，對數(shù)據(jù)格式的易讀易用性起到至關重要的作用。然后，介紹逡逑了數(shù)據(jù)的通信協(xié)議、標準制定、數(shù)據(jù)模型與格式統(tǒng)一和互操作技術(shù)。最后，描述逡逑了應用層各種服務對數(shù)據(jù)應用和挖掘的技術(shù)。論文總結(jié)了國內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析逡逑技術(shù)的研宄現(xiàn)狀

，凡卜０，則定義以點為正向直線的內(nèi)點，反之如果Ｓｌ２（Ｘ０，＞Ｏ＞０則逡逑定義戽點為正向直線的外點，即在直線的順時針方向為內(nèi)點，反之為外逡逑點，如圖３－１所示。最后，根據(jù)凸（或凹）曲線是其所有切線包絡線，在較小范逡逑圍內(nèi)曲線上的點都在切線族的同一側(cè)，假設曲線上的點彼此非常接近，用相鄰兩逡逑點的正向直線代替曲線切線，從而確定曲線的拐點。設巧匕，％）、Ｐ２（；ｃ２，＞＾、逡逑、戶４（尤４，少４）邋（Ｘ１〈Ａ邋＜；１：３邋是曲線上相繼４個點集，并且這４個點非逡逑常接近，�。蓿�，只）、戶２（１２，；；２）點得到正向直線方程１１為５１２（；＾）邋＝邋０，，計算逡逑５１１２（１３，少３），再�。荆玻ǎ保�，；；２）、／＞３（；￡：３，＞＾）點得到直線方程矣為５１２３（１，＞�。╁澹藉澹�，計算逡逑５＂２３0＇：４，＞；４），如果５１１２（：＇：３，＞；３）５１２３（；￡：４，八）＜０，可以得出尸３（；￡：３，＞＞３）為拐點，否則逡逑巧（４，邋＞０不是拐點。逡逑Ａ邐＾逡逑＿外點邐．內(nèi)點逡逑？邋Ｖ邐＾邐＼／逡逑巧／Ｚ內(nèi)點邐巧外點逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.44;TN929.5

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本文編號：2654751