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基于物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法的研究

發(fā)布時(shí)間:2016-11-24 13:11

  本文關(guān)鍵詞:混合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中路徑規(guī)劃與功能語(yǔ)義聚類研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《遼寧大學(xué)》 2015年

基于物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法的研究

朱敏  

【摘要】:物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)無(wú)線傳感器、全球定位系統(tǒng)、射頻識(shí)別系統(tǒng)等設(shè)備,按照已經(jīng)約定好的協(xié)議,將世界上的所有事物連接到網(wǎng)絡(luò)中,即物理空間和信息空間的融合,實(shí)現(xiàn)人到人、物到物和人到物的廣泛互連。然而,物聯(lián)網(wǎng)因接入的設(shè)備多種多樣,使得物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)異構(gòu)融合的網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)融合的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了大量異構(gòu)信息,造成了物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)性差、資源帶寬的浪費(fèi)等問(wèn)題。如何將這些物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類融合成為了一個(gè)必須要解決的問(wèn)題。當(dāng)前,物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)有XML、PML等,大部分都是針對(duì)某一具體應(yīng)用提出的,無(wú)法適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)統(tǒng)一的大平臺(tái)。XML作為開(kāi)放的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),適合處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)。而且傳感器網(wǎng)絡(luò)和RFID系統(tǒng)均可將XML作為語(yǔ)義和語(yǔ)法基礎(chǔ)。因此,本文將XML作為物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)容易缺失標(biāo)簽,數(shù)據(jù)流不穩(wěn)定以及數(shù)據(jù)不確定的問(wèn)題,對(duì)數(shù)據(jù)分類算法和數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行研究。本文的主要工作如下:首先,本文研究了基于XML的Boosting分類算法不適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)的方面。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)容易缺失標(biāo)簽的問(wèn)題,引入學(xué)習(xí)遷移的思想來(lái)改進(jìn)Boosting算法,主要改進(jìn)初始分配權(quán)重、權(quán)重更新方法以及誤判率的衡量方法,提高分類算法的正確率。再針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流峰值處理問(wèn)題,引入緩沖機(jī)制,設(shè)置緩沖池來(lái)保存數(shù)據(jù)量高峰期時(shí)未分類的數(shù)據(jù),保證物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)被正常分類。其次,本文在數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上,針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不確定的問(wèn)題,對(duì)D-S證據(jù)理論進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合。在D-S證據(jù)理論的基礎(chǔ)上引入節(jié)點(diǎn)權(quán)重,節(jié)點(diǎn)權(quán)重代表節(jié)點(diǎn)能力大小和節(jié)點(diǎn)發(fā)送證據(jù)的可靠性。再依據(jù)單個(gè)節(jié)點(diǎn)和其它節(jié)點(diǎn)的沖突概率情況調(diào)整節(jié)點(diǎn)權(quán)重大小,防止權(quán)重大的節(jié)點(diǎn)因?yàn)楣收蠈?dǎo)致發(fā)送數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。最后根據(jù)調(diào)整后的權(quán)重重新分配基本概率,使用D-S證據(jù)合成公式進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。最后,本文在NS2上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的基于XML的Transfer-Boost算法和基于節(jié)點(diǎn)加權(quán)的D-S證據(jù)理論有良好的性能。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:遼寧大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP202;TP391.44;TN929.5
【目錄】:

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):190654

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