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基于融合深度学习的物联网传感器应用雾大数据分析
被引量:
3
1
作者
胡珍妮
许小芾
《电子设计工程》
2023年第12期96-100,共5页
物联网传感器的应用数量急剧增长,产生了大量数据,需要非常有效的数据分析程序。然而,不同的物联网基础设施和物联网传感器设备在发送和接收消息方面存在协议限制,给智能物联网传感器应用的开发带来了障碍,使得现有物联网传感器无法适...
物联网传感器的应用数量急剧增长,产生了大量数据,需要非常有效的数据分析程序。然而,不同的物联网基础设施和物联网传感器设备在发送和接收消息方面存在协议限制,给智能物联网传感器应用的开发带来了障碍,使得现有物联网传感器无法适应其他物联网传感器应用。文中研究和分析了物联网传感器如何为大数据分析生成数据,并强调了智能解决方案的现有挑战。物联网传感器应用需要在雾计算环境中进行大数据分类和分析。提出的雾大数据分析模型和基于反向传播神经网络分析模型相结合的融合模型为潜在的机器通信实践带来了新的挑战。将提出的模型应用于智能城市数据集,取得了较好结果,并在不同的物联网应用环境中比较了不同的深度学习和机器学习算法的性能。
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关键词
雾大数据分析模型
融合深度学习
物联网传感器
机器学习算法
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职称材料
题名
基于融合深度学习的物联网传感器应用雾大数据分析
被引量:
3
1
作者
胡珍妮
许小芾
机构
西安交通工程学院
出处
《电子设计工程》
2023年第12期96-100,共5页
文摘
物联网传感器的应用数量急剧增长,产生了大量数据,需要非常有效的数据分析程序。然而,不同的物联网基础设施和物联网传感器设备在发送和接收消息方面存在协议限制,给智能物联网传感器应用的开发带来了障碍,使得现有物联网传感器无法适应其他物联网传感器应用。文中研究和分析了物联网传感器如何为大数据分析生成数据,并强调了智能解决方案的现有挑战。物联网传感器应用需要在雾计算环境中进行大数据分类和分析。提出的雾大数据分析模型和基于反向传播神经网络分析模型相结合的融合模型为潜在的机器通信实践带来了新的挑战。将提出的模型应用于智能城市数据集,取得了较好结果,并在不同的物联网应用环境中比较了不同的深度学习和机器学习算法的性能。
关键词
雾大数据分析模型
融合深度学习
物联网传感器
机器学习算法
Keywords
fog big data analysis model
fusion deep learning
IoT sensor
machine learning algorithm
分类号
TN99 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于融合深度学习的物联网传感器应用雾大数据分析
胡珍妮
许小芾
《电子设计工程》
2023
3
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