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相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法

针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性，且搜索过程数据存储开销过大，搜索结 果准确性较低的问题，该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法（SAEES）。首先，设计了轻量级观 测序列分段表示方法，对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示，以降低实体观测序列的存储 开销。然后，提出了观测序列相似度自适应估计方法，实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计。最 后，设计了高效的相似实体搜索匹配方法，依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配。仿真结果表明， 所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率。

  • 2021-06-25
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一种基于IPv6的物联网分布式源地址验证方案

者在融合物联网的新一代互联网网络环境下，提出了基于IPv6的源地址验证整体架构．基于该架构， 考虑物联网节点资源受限特点，并结合物联网末梢网络的拓扑形态及其路由方式上的特征，设计了基于IPv6的物 联网末梢网络分布式源地址验证方案．分别讨论了静态指定、SLAAC（Stateless Address AutoConfiguration）、 DHCPv6（Dynamic Host Configuration Protocol Version 6）以及DHCPv6与SLAAC混合情况下的物联网节点IP地 址分配及其验证机制．模拟实验表明，该方案仅以微小的代价实现了物联网节点IP地址的分配，同时还保证了物联 网节点之间、物联网节点与互联网端系统之间端到端通信时双方IP地址的真实可靠性，从而整体上增强了物联网 的安全性．

  • 2021-06-25
  • 阅读83
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荧光光谱智能监测水中矿物油浓度的研究

为便于环保部门实时准确监测水体油污染情况，研制了一套基于紫外荧光和物联网技术在线监测 水中矿物油浓度的系统。该系统采用非对称 Ｃｚｅｍｙ-Ｔuｒｎｅｒ 光路的高精度单色器，提高了分辨率；光路增加 了一束参考光，用于修正光源波动对探测结果的影响；光路增添光纤传输激发光和荧光，减小系统因仪器振 动造成的光路偏差；探头采用特殊设计光纤束，大幅提高光纤耦合效率和信号输出；系统集成了控制模块和 无线通讯模块，实现系统的实时测量、数据处理和远程控制。该系统集成度高、探测精度高、稳定性好。利 用化学计量学方法中的平行因子算法和化学校正分析理论，降低矿物油不同成分差异带来的计算误差，精 确计算出未知样品的浓度。使用该系统测定了柴油、机油、原油三种样品溶液在 １０，２５，５０ 和 １００ ｍｇ·Ｌ－１ 的荧光光谱。用光栅光谱仪测得这三种油的最佳吸收波长分别为 ２５６，３６５ 和 ３９７ ｎｍ；用荧光分光光度计测 量了上述三种油的吸光度分别为 ０．０２８，０．０３６ 和 ０．０４１；它们的最佳发射波长分别为 ３５５，４１ ９ 和 ４５７ ｎｍ。 利用该装置测得柴油、机油和原油的检出限分别为 ０．０３，０．０４ 和 ０．０６ ｍｇ·Ｌ－１ ，相对误差分别为 ２．１％， １．０％和 ２．８％

  • 2021-06-25
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植物信息感知与自组织农业物联网系统研究

农业物联网技术作为现代农业最前沿的发展领域之一，是当今世界发展农业信息化， 实现农业可持续发展的关键和核心技术。农业物联网信息技术主要包括农业信息感知、传 输与信息应用三个层面。而传统农田信息获取面临几大技术瓶颈：一是传感器技术落后， 作物养分信息传感器比较鲜见，二是传统农田信息监测只是单点、静态的定时测定，无法 实现实时动态检测，难于实现无人值守的农业自动化作业要求。因此，研究植物养分感知 技术及关键传感器技术，研究针对大规模农田信息采集无线传输协议与深度路由机制；开 发农业物联网软硬件平台已经成为现代农业亟待解决的关键问题。本研究以农业物联网的 三个核心层面为研究对象，研究基于可见／近红外光谱植物养分的快速无损感知技术，研 究基于FFT算法及小波变换的光谱微弱信号处理方法，并开发了植物叶片养分测定和植物 冠层养分、生理信息测定的传感仪器。提出了主动诱导式大规模农业物联网的自组织网络 协议和农业物联网深度路由技术，研究了农业物联网故障情况下智能路由维护方法，开发 了农业物联网信息采集设备及控制系统，并成功应用到农业生产实践中。主要研究内容与 创新性成果有： （1）提出了以可见／近红外光谱技术为基础的植物养分测定方法，通过光谱数据预处 理．特征波长提取．线性和非线性建模预测的光谱分析技术路径，研究并提取了13个作物养 分检测特征波段和3个作物生理信息检测特征波段，开发了适用于农业物联网实时动态植 物养分与生理信息检测传感器，通过实验证明，传感器氮素含量检测R2=0．8237，叶绿素 检测R2"-0．9361，NDVI检测R2--0．9672，“，检测R2=O．7698。另外，研究了单点作物叶 片叶绿素含量、氮含量、水分含量同时检测的方法，开发了多参数叶片养分信息检测仪器， 并得到叶绿素检测R2=O．9148，氮素含量检测R2--0．9207，水分含量检测R2=O．8656。 （2）应用高灵敏度微信号输出的光电感应器作为植物养分检测的光谱信息探测器， 设计了信号处理电路，研究了传感的微弱信号处理方法，应用FFT算法及小波分析方法分 别对光谱信号进行滤波与微信号提取。经比较发现，小波变换处理后的信号更接近原始有 用信号；而FFT算法在高频段处理与小波分析基本相同，低频段信号噪声去除效果略差于 小波分析。实验结果表明，处理后信号中噪声振幅被降至0．5uv以下，信噪比提升为8db。 摘要 =1．13，X．SLR优化的QoS=0．14，S-SLR优化的跏s=O．23。经优化后的网络性能大幅提高。 在此基础上，提出了网络深度路由的信息调度与组网管理机制，使农业物联网路由深度可 达到12级，除了网络延时有所增大外，QoS-0．83，其它参数基本不变。说明网络性能良 好，完全达到农业生产的实际需求。 （4）研究了自组织网络故障发生后的智能化路由维护方法，提出了基于局部网络重 组与越级路由两种智能路由维护方式，通过实验表明局部网络重组路由维护对网络平均延 时为5秒以内，网络丢包率低于1．5％，跏s=0．15。越级路由维护的网络丢包率控制在3％ 以内，平均延时为8秒，QDS=O．26。说明两种路由维护完全满足农业物联网的网络性能 要求。 （5）在农业物联网信息实时获取基础上，研究了农业物联网系统与农业自动化控制 装备相结的农业智能化信息管理系统，对农业园区水泵恒压控制、自动肥水管理等方法进 行了研究，开发物联网信息与控制系统并在农业园区进行了应用示范。 上述研究成果为大规模田间多维信息实时动态获取、智能化低功耗远程传输及自动控 制奠定了理论基础，具有广阔的应用前景

  • 2021-06-25
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基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究-

教育大数据分析与应用正如火如荼地展开，并不断向课堂的教与学聚焦。 围绕智慧课堂的常态化应用，对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究，具有现实意义。 智慧课堂的教学互动可以用“STM 三角模型”来描述，包括教师与媒介互动、学生与媒介互动、教师对学生互动、学生对教师互动、学生与学生互动等互动行为及数据关系。 智慧课堂数据建模与分析，总体上采取基于学习者行为建模与分析的“1+3 模式”以及基于学习内容和结果建模与分析的“3+1 模式”两种方式。 智慧课堂的数据挖掘流程，分为目标理解、数据清洗、数据分析、数据展现等步骤，常用的挖掘算法和技术有多元回归分析、分类聚类、关联规则挖掘、文本分析、图挖掘技术等方法。 基于某中学智慧课堂常态化应用的真实数据，通过构建师生互动指数分析模型并进行实证分析，为教育大数据的分析和应用，提供了一个应用参考实例

  • 2021-06-25
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地理大数据挖掘的本质_

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义，本文解释了地理大数据的含义，并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征，揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上，从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用，并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

  • 2021-06-25
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国家治理进程中的政府大数据开放利用研究-

本 文探讨 了 国 家 治 理 现 代 化 进程 中 政府 大 数据 开 放与 利 用 的 价 值 、 问 题 和 对 策 。 首 先 辨 析 了大数据 、 政 府幵 放数据 的 含义 及相 互 关 系 ， 然 后 通 过理论 分析 和 实 践 回顾 探讨 了 大 数据 对 于 国家 治理 的 意 义 ， 分析 了 不 同 主 体在 数 据 开放与 利 用 过程 中 的 深 层 利 益 关 系 以 及我 国 的 现 状 和存 在 的 问 题 ， 并提 出 对 策 建 议。 大数据 既 是 国 家 治 理 的 环境 和 工 具 ，也是 国 家 治 理 的 对 象 。 大数据 治 理 的 深 层问 题 包 括不 同 利 益主 体 间 的 价值取 向 冲 突 、 利 益 分 配 关 系 、 成 本 收益 考 虑 与 管理 风险 。 目 前 我 国 政 府对 大数据 的 利 用 取 得 了一定 进展 ，但 仍 处 于起 步 阶 段。 面 对 存 在 的 问题 ， 需要针对 深层 的 利 益 矛 盾 ，运 用 现代化 的 治 理 思 想 ， 通过 依 法 治 理 、 民 主 协 商 管 理 、 风 险评估 、 成 本效 益评 价等 科 学 分析手 段加 以 解 决 。

  • 2021-06-25
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁， 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求， 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫． 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史； 之后 ， 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状，指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点， 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征，指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中， 预测未来的大数据管理 系统应 具备＃ 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 ．

  • 2021-06-25
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