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基于信任评估模型的物联网节点篡改共识仿真_朱然

传统物联网节点篡改识别方法存在节点属性权重不明确问题,无法获取主体节点信任度,导致节点篡改识别效率偏低。提出基于信任评估模型的物联网节点的篡改共识方法。根据节点各类属性构建信任模型,获得主体节点与邻近节点的属性值。利用决策层次分析法计算节点属性权重,得到当前节点集合基础信任度。融合节点交互时间触发与周期性,将其作为信任结果输入,设定信任评测节点为评测阈值,据此建立主体节点与信任评估节点的信任关联,通过对比节点间相似度,完成物联网节点篡改共识。仿真结果证明,所提方法能够高效地识别篡改节点,且不会对节点间的交互性造成影响。实验结果验证了所提方法的应用有效性,为物联网相关研究提供理论支撑。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的智能工程机械管控平台的设计_周家乐

以工业物联网为核心,综合运用了分布式异构设计,开发了智能工程机械管控平台。该平台主要涵盖WEB服务器(阿里云)、MQTT服务器(阿里云)、操作管理装置(树莓派)、现场控制装置(嵌入式开发板)、电力拖动等执行传感机构以及机械结构的设计。平台可实现工地管理人员对全厂调度优化、工程机械管理、人事管理和远程机械控制,加强了工地的管理控制,降低了整个工地管理成本。同时驾驶员进行远程作业,在保障驾驶员身心安全、改善驾驶环境的同时,降低了工地人力成本。

  • 2021-06-22
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基于LoRa物联网的智能节水灌溉系统_刘书伦

针对园林与农业的水资源浪费问题,该研究介绍了一种新的灌溉系统用水管理方法,它可以应用于园林或农田,用LoRa无线传感器网络代替人工干预。传统的灌溉系统由于管理和配置不当,平均浪费了30%的用水。该种智能灌溉系统可以提高灌溉过程的效率,不仅为用户节省资金,而且节约水和电等资源,该系统可以实时检索数据,并利用这些数据确定正确的园林与农业用水量。运用该系统,当使用来自环境温湿度和土壤湿度的传感器数据时,可以节省多达33%的水,当仅使用温度输入时,可以节省多达25%。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,能够满足园林与农业节水灌溉的需要。

  • 2021-06-22
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基于窄带物联网的粮仓环境监测系统设计_彭海瑞

为了改善粮仓储粮环境,保障粮食安全。设计了一种基于窄带物联网的远程智能监测系统。该系统以STM32L476作为系统核心控制器,终端传感器节点负责数据采集,窄带物联网技术负责构建整个数据传输网络,电信云平台负责手机软件和电脑网页远程监控,达到远程监测粮仓储粮环境的功能。

  • 2021-06-22
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基于物联网的移动网络交互行为异常检测_徐俊梅

为了解决传统交互行为异常检测方法实时性差、数据分布要求较高等问题,研究基于物联网的移动网络交互行为异常检测方法。基于时间序列分量对物联网高维数据特征进行检测,以获取的移动网络交互行为数据特征值子集为基础,将高维特征空间的正向矢量数据作为验证核心,设立常数偏差函数并求取函数最小值,以此设定检测阈值。根据检测阈值采用平行时间序列建立随机映射,并且利用Kmeans++算法对交互数据进行聚类,获取多个交互数据的异常集合,对所有异常集合进行交集操作,从而获取最终的异常检测对象集。通过实验仿真可以得出结论:该方法可以有效提高交互行为异常的检测实时性,异常检测效果更加理想。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的污水泵站自动化系统改造_朱万浩

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下位机采用STM32控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成;通过工业以太网,控制器把现场监控数据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。改造后试运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

  • 2021-06-22
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基于工业物联网的污水泵站自动化系统改造

为解决当前污水泵站自动化程度低、无法远程监控的难题,设计了一套基于工业物联网的远 程监控系统,对污水泵站自动化系统进行改造。 该系统上位机采用微信小程序二次开发监控软件,下 位机采用 STM32 控制器,现场设备由各种仪表和执行设备组成;通过工业以太网,控制器把现场监控数 据传到云服务器,微信小程序监控软件与云服务器相连,从而实现了污水泵站的远程监控。 改造后试 运行结果表明,系统反应灵敏、运行稳定、能实时远程监控污水泵站运行状况。

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健康医疗大数据标签体系构建方法研究

界定健康医疗大数据标签相关概念的基础上,以国家全民健康保障信息平台为应用场景,分析了 健康医疗大数据用户的类别及其信息需求,提出了健康医疗大数据标签体系的分类框架、标签维度和标签的 设计方法,以及标签命名和取值的标准化原则,搭建了健康医疗大数据标签管理系统的基本架构,研究结果 能够为该领域数据标签体系构建提供适宜的方法学指导。建立健康医疗大数据标签体系,不仅能够提升用户 利用数据资源的效率,而且有利于机器学习和数据挖掘算法的深度应用,支持科学管理与循证决策。

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