基于GB-AEnet-FL网络的物联网多源异构数据聚合处理方法

由于传统数据聚合处理方法还原完整数据能力低,数据聚合质量较差,研究基于GB-AEnet-FL网络的物联网多源异构数据聚合处理方法。对异常数据集进行预处理,构建测试模型对测试样本进行重构,生成对抗网络GAN来解决网络重构时生成样本单一问题。设定判断阈值,将得到的约束参数与阈值进行比较完成异常数据识别。设置树中每个节点的父节点,形成以基站为根节点的路由树进行数据转发。提取目标域的特征输入到范围判定层中,对特征进行判断并形成对抗关系,令不同域之间的数据分布自适应对齐。训练学习优化标签分类,得到分类结果完成物联网多源异构数据的分类聚合。实验结果证明,运用本文方法还原能力可以达到100%,数据聚合质量最优,达到预期目标,实现物联网多源异构数据聚合处理方法的有效应用。

基于移动学习终端的互联网教育资源整合系统研究

针对传统互联网教育资源整合系统的存在花费时间较长、效率低等问题,提出一种基于移动学习终端的互联网教育资源整合系统。首先,选择型号为TYSA226的芯片作为资源采集器的核心部件,采用CYUSB3014芯片设计中央控制器,采用TPS650243芯片设计信息处理器;其次,通过建立元资源库对资源进行筛选分类;最后,进行性能测试。测试结果表明,与传统互联网教育资源整合系统相比,该系统具有更短的整合时间和更高的整合效率。