具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案

针对现有区块链物联网体系主要采用链上存储摘要链下保留原始数据的存储方式中链上无法直接获得真实数据的问题,该研究提出了一种具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案。首先,边缘服务器将收集的同一批数据聚合到同一批事务中;其次,设计离群值可处理的自适应有损压缩方法,在满足用户保真度要求的前提下降低数据冗余;最后,压缩数据上链,实现区块链上物联网数据的高价值密度存储。与现有方案相比,该方案能提高链上存储真实物联网数据的效率。试验结果表明,在使用自适应压缩方法压缩数据时,针对不同的数据集会自适应选取k值,在满足用户重建精度的前提下,获得良好压缩效果,减少链上存储空间,提高了数据价值密度;相对于风速之类频率较高的数据,温湿度、二氧化碳等变化频率较低的数据可以获得较高的压缩比;当假设正常数据压缩比为10:1时,该方案可节省约85%的链上存储空间,相应的价值密度提高了约85%。该研究可为农产品溯源过程中的物联网数据高效存储提供解决方案,为实现分布式农业物联网数据压缩存储提供技术支持。

基于物联网技术的茶树栽培数据采集终端节点设计

茶树栽培作为中国农业的传统产业,对于保持茶叶的品质和产量至关重要。然而传统的茶树栽培方式存在一些问题,如人工管理依靠经验培植、难以实时监控等。为了解决这些问题,本文提出一种基于物联网技术的茶树栽培监控系统数据采集终端节点设计。该节点能利用温湿度、光照度、二氧化碳浓度等传感器实时采集茶园环境数据,并将数据发送至云端数据库,从而实现茶树生长状况的实时监控,提高茶叶的产量和质量。

物联网与大数据技术在油田中的融合应用

油气生产过程中产生了大量实时数据,逐年积累形成海量的历史数据,而这些海量数据的价值未能得到充分挖掘。为了充分挖掘这些信息,文章设计了油气生产物联网与大数据技术融合系统。该系统架构将分布式存储、分布式计算和数据智能分析等技术,应用在油气生产过程的数字孪生、注水系统智能化和油井工况实时诊断等。大港某油田的应用表明,设计系统的实际效果良好。

物联网背景下医疗设备数据采集器的研制分析

在高新技术全面发展和应用的背景下,物联网技术在各个领域的应用均体现出了明显优势。尤其是医疗设备数据的采集工作完善效果,在物联网的支持下发生了较大转变。因此,为了能够更好地强化医疗设备数据采集效果,为医疗工作提供有力的支撑,需要对医疗设备数据采集器的具体设计进行分析,了解数据采集器的研制和应用意义。通过设计出符合医院实际要求,能够为医疗工作提供支持的数据采集器,进一步提升医疗设备数据采集效率和质量。

融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架设计研究

目前,医疗数据信息系统存在安全性低、共享难度大等问题,对此,提出一种融合物联网技术与混合加密算法的医疗数据信息优化框架,以提升医疗数据的安全。在此基础上,结合物联网的相关技术,对医疗数据采集方法进行设计。基于超级账本搭建完整的医疗数据信息框架。实验结果显示,高级加密标准(AES)算法的加密速度随着数据量的增大而增大,从而使用户能够根据要求传输任意长度的数据。利用非对称加密(RSA)算法对密码进行10次加密实验,得到了15 ms、94 ms的平均加密效果,系统加密效率较高。研究算法具有较好的工作稳定性,在功能和性能方面能够满足实际的医疗环境需要。

基于物联网大数据的智慧城市可持续建设研究

文中针对智慧城市建设可持续发展与规划的重要意义和重大影响,利用物联网和大数据分析技术,提出了一种以物联网和大数据分析为基础的智慧城市可持续发展规划与建设框架。首先,设计了一种基于物联网的异构聚合智慧城市架构;然后,对框架进行了大数据分析与探讨;最后,利用HadoopEco系统,对数据吞吐率曲线与数据量大小进行了评估,验证了所提框架的实用性和先进性。

物联网领域中数据传输安全保护机制的分析与设计

在物联网传输领域,目前主要的特点是采集设备的数量多,统一管理困难,尤其需要对这些设备进行统一的安全认证。在整个物联网的数据传输中,也容易出现数据传输泄露、数据被修改等安全问题,在此种场景下,需要针对物联网的数据传输通信安全提出相应的数据传输保护方案,主要包括身份认证、底层数据传输协议、数据的加密与解密措施,通过具体的实验验证保护机制的有效性,从而满足装备制造物联网场景的实际需求。

基于关联规则的物联网海量数据分析系统研究

物联网设备产生的数据量庞大且复杂,如何有效地管理和分析这些数据是重要问题。文章基于已有的数据挖掘方法,提出了一种关联规则的网络检索算法,设计了一个物联网海量数据分析系统,并对该系统进行了性能测试与研究。测试结果表明,随着数据规模的增大,数据处理时间也相应增加,呈近似线性关系。在海量数据分析系统中,处理更大规模的数据会导致较长的处理时间,即数据处理时间与数据规模成正比关系。通过满足用户需求、提高系统性能以及降低成本费用,该算法能够有效地利用资源。

基于改进PSO粒子群及K-Means聚类算法的物联网数据挖掘查全优化研究

大数据云计算环境下的物联网数据挖掘与分析,是企业大数据项集采集、数据样本挖掘与统计分析关注的重要方向之一。通过基于云计算Hadoop分布式软件服务架构,建构起改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法、K-Means聚类挖掘算法,设置自调节惯性权重、云变异算子进行不同类别物联网数据提取、全局搜索、极值追踪与更新,构造聚类函数完成不同数据项集的聚类分析,进而解决海量物联网数据的挖掘与计算问题、保证自适应聚类数组的采样查全准确率。

物联网平台下的分布式数据融合管理系统设计与实现

随着物联网技术的快速发展,感知终端之间的数据融合、交互与共享成为智能物联网高层应用的基础。目前,我国各行业的管理系统还存在较大的“信息孤岛”现象,本文为了解决上述问题而提出的总体方案和总体方案。在此基础上,设计了数据融合平台、分布式实时库管理等各子系统的功能结构,针对个问题提出来系统的总模块设计与总架构设计。并对系统五大子系统:数据融合平台、分布式实时库管理、客户端代理、集群、元数据服务器的功能架构进行了设计。为高效处理、分布式存储等提供借鉴。

物联网中多源异构数据安全漏洞检测技术研究

物联网环境下,由于传感器所采集的数据不同,所以存在多源异构数据群;同时,相关数据的安全标准不同,存在较大安全隐患。为了解决现有数据安全漏洞检测技术在物联网环境下漏报率高、挖掘效果差的问题,对物联网中多源异构数据安全漏洞检测技术进行了研究。根据异构信息物联网络建立不同类型的节点模型,完成多源异构数据级融合。引入类别权重参数设置空间异构标签,通过动态调整方式使不同的异构数据按照边缘分布自适应的条件进行分布,实现域适应的动态异构特征转换;对样本降维、分类、归一化处理后,运用多层感知方式提取数据安全特征,实现多源异构数据的安全漏洞检测。实验结果表明:所提方法的检测漏报率低于4%,面对不同类型的漏洞挖掘效果均在90%以上,该方法具有良好的检测效果。

基于正则化回归的物联网海量多源异构数据处理方法

针对现行方法在物联网海量多源异构数据处理中应用效果不佳的问题,提出基于正则化回归的物联网海量多源异构数据处理方法。先收集物联网数据生成多源异构数据集,并对数据进行预处理;然后采用混沌遗传算法对物联网海量多源异构数据进行填补;最后利用正则化回归对物联网数据进行滤波,消除数据中的高频分量,实现物联网海量多源异构数据处理。经实验证明,所设计方法的数据失真率不超过0.2%,全频域内信号幅值得到了有效降低,所设计方法在物联网海量多源异构数据处理方面具有良好的应用前景。

信息科技课程中物联网数据可视化实现方案初探

本文以“智能厨房安防系统”等项目学习案例为例,初步探讨了信息科技课程中物联网数据可视化的多种实现方案,包括使用MixIO平台、Mind+可视化面板,以及通过Python和C#两种程序设计语言编写图形用户界面等,并从灵活性和易用性等方面对上述方案进行了比较,以期为“物联网实践与探索”模块的教学实践提供有益的参考。

基于物联网大数据分析共享经济与新型商业模式发展研究

针对近年来共享经济和商业模式快速度发展的情况,文章分析了如何利用物联网的大数据来实现共享经济的增长和商业模式的创新,提出了一种基于物联网大数据的BP神经网络算法,该算法不仅可以有效地对共享经济中的大量数据进行分类,还可以预测共享经济的发展方向和新的商业模式。实验结果表明,共享经济给国家带来的经济效益非常高,也有很大的增长空间。因此,基于物联网、大数据的背景下的共享经济和新商业模式发展研究非常必要。

基于区块链和代理重加密的医疗物联网数据安全管理系统

目的:基于可扩展区块链网络和代理重加密机制,建立医疗IoT数据管理系统,以保障物联网(IoT)智能医疗系统的数据传输安全。方法:将物联网与区块链相结合,通过分布式架构提高远程监测数据的安全性和隐私性。在物联网设备的注册和验证阶段,采用零知识证明(ZKP)方法确保数据的完整性。将代理重加密技术与区块链相结合以存储哈希数据,确保系统的安全性,并通过智能合约的设计实现了访问控制。为实现区块链的可扩展性,使用基于星际文件系统(IPFS)的离线数据库来存储数据。此外,为提高数据存储效率,提出了改进工作量证明(PoW)共识机制。结果:所建立的系统可有效抵御各种类型的攻击。IoT节点数量为40个时,系统总注册时间小于100 s,不同事务数量下的区块创建和访问时间均小于200 s。当事务数量为25个时,所提改进PoW算法的交易挖掘时间为0.001 s,优于原PoW算法的0.0024 s。结论:基于区块链和代理重加密技术的数据管理系统,能够确保医疗数据的机密性、完整性和隐私性,且效率优于传统的区块链方法,有助于提高IoT背景下医疗数据的安全管理。

基于区块链的物联网多域数据共享机制

针对物联网中传感设备之间的传感信息数据共享面临的安全性和隐私保护问题,文中提出了一种基于区块链的多域数据共享机制。该机制将数据共享问题视为数据交易问题,引入可信的监管机构来保证交易买卖双方的利益。该机制提供了一种数据发布方法,买家可以将数据安全地发布到云存储服务中,并在发布过程中不会泄露数据信息。在数据交易过程中,为保护买家的隐私不被泄露,采用环签名对买家许可证进行签名和验证。此外,该机制提供了一种匿名评价方法,买家可在不透露身份的情况下对交易进行评价并监督卖方行为。安全性分析和仿真实验结果表明,该机制安全性良好,具有高效性并符合物联网数据安全共享的要求。

基于区块链的农业物联网AI大数据平台

以人力为主的现有生产模式和新农民年轻化是导致农业生产效率低的主要原因,传统农业还存在食品安全问题。本文将物联网、区块链、大数据等新一代信息技术与传统农业相结合,打造集农业环境感知化、农业过程优质化、农业生产标准化、农业服务智能化于一体的智慧农业物联网云平台,帮助农业从业者构建起“从生产到销售,从农田到餐桌”的农业智能化服务体系。通过分析平台技术原理和创新点,得出农业物联网技术的未来研究重点与发展方向,进一步促进农业增产增收,更好更快实现绿色智慧农田建设。

电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法

电力物联网对通信数据的处理必须遵循隐私连接协议,为保障电力载波通信效果,维护数据的隐私性,提出电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法。在电力物联网载波通信平台中,定义完整的聚合映射表达式,完成对载波通信节点数据的聚合处理。按照隐私加密协议,求解多维聚合向量与审计参数,保证电力物联网主机能对通信数据进行编码处理,实现电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法的设计。实验结果表明,在所提算法作用下,数据链路聚合长度最大值达到了9.4×10^(8)bit,且物联网主机对于通信数据的处理完全遵循隐私连接协议,能够实现高水平的电力载波通信。

基于物联网的浮标数据采集与控制系统设计

数据采集与控制技术是浮标观测系统的核心。结合无线通信技术提出了基于物联网的浮标数据采集与控制系统方法,并研制了基于Socket协议的通信控制器和数据融合采集系统,实现了浮标观测系统通过软件配置的方式进行传感器的接入与管理,解决了总线式数据采集与控制技术在传感器可扩展性、即插即用性方面的不足。组网测试结果表明,该系统网络内部数据发送与接收准确率达100%,远程数据中心数据平均接收率大于等于98.3%,且系统接入传感器无须软硬件设计编码,具有数据接收稳定、观测系统扩展复杂度低和新增硬件功耗低等优点,在海洋浮标观测系统应用方面具有良好前景。

大数据时代背景下物联网技术的应用研究

信息技术的发展,使大数据与物联网深刻改变了人们的生活。大数据背景下,物联网技术在智能门禁、智慧交通、智能农业以及医院智能化服务体系中得到广泛应用。本文主要分析了大数据与物联网的关系,阐述了物联网的核心技术,对于大数据背景下物联网在各领域的具体应用进行分析。由于物联网主要通过传感器、信号识别、嵌入式设备构成,在大数据背景下,物联网技术应用潜力还未充分挖掘,未来发展前景可期。