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[导读]摘要:高职学院应当重点培养从事物联网关键技术领域的系统设计、系统分析、科技开发及研究方面的工程技术人 才。文章分析了高校利用物联网与神经网络技术来优化多通道通信关键技术信息传感设备的采集与实现方法,同时给出了采用 神经网络终端来按约定的协议实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络关键技术。

引言

事实证明,只有以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,深入贯彻落实科学发展观,把握世界新科技革命和产业革命的历史机遇,抓住我国加快培育和发展战略性新兴产业的契机,加强统筹规划,促进协同发展,加强自主创新,注重应用牵引;加强监督管理,保障信息安全,加强政策扶持,优化发展环境,重点突破核心技术,研究制定关键标准,拓展规模应用,构建产业体系,才能为我国物联网的发展在新一轮国际竞争中占据有利位置奠定坚实基础。在“十二五”期间,我国将以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,亟需采用包括物联网在内的新一代信息技术来改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活的智能化水平。巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇、广阔的发展空间以及产业环境的持续优化。实际上,党中央和国务院高度重视物联网发展,明确指出要加快推动物联网技术的研发和应用示范。目前大部分地区已经将物联网作为发展重点,并出台了相应的发展规划和行动计划,许多行业和部门已将物联网应用作为推动本行业发展的重点工作加以支持。随着国家和地方一系列产业支持政策的出台,社会对物联网的认知程度也将日益提升,物联网正在逐步成为社会资金投资的热点,而且发展环境不断优化。

1高职学院的物联网实训室建设

国家教育部办公厅于2010年2月,向各省、自治区、直辖市教育厅(教委)和部属各高等学校下发了《关于战略性新兴产业相关专业申报和审批工作的通知》。《通知》说,当前国家决定大力发展物联网、绿色经济、低碳经济、环保技术、生物医药等关系到未来环境和人类生活的一些重要战略性新兴产业。所谓物联网关键技术,就是面向现代信息处理的关键技术,高职学院应当重点培养从事物联网关键技术领域的系统设计、系统分析、科技开发及研究方面的工程技术人才。基于物联网关键技术实验室解决方案是基于目前物联网发展现状,经过前期对物联网行业的探究,结合目前的教育形态,总结出对物联网关键技术教学的解决方案。该方案从物联网关键技术的层次结构、关键技术以及物联网注重的关键性问题,对高校物联网实验室建设给出具体的解决方案,同时结合目前产业现状和高校教学环境,为高校如何培养物联网应用型人才给出指导性、方向性的建议,力求让学生掌握物联网系统的感知层、接入层、网络层、支持层与应用层的关键技术,并具备在本专业领域跟踪新理论、新知识、新技术的能力以及较强的创新实践能力。

2高职学院物联网实验模型的仿真研究

在基于物联网与无线传感网络的多种应用中,一般都需要对传感器节点采集到的多个数据进行综合处理,以便更准确地判断环境或数据的真实状况。在以往的处理过程中,用得较多的方法是对高职院校物联网实验模块所测量的数据取平均值进行判别。这种方法虽然执行起来较为简单,但是当出现某种干扰而使得部分传感器与高职院校物联网实验模块所测量的数据出现误差时,对高职院校物联网实验模块数据取平均值将导致测量结果无法反应环境的实际状态,从而可能会引起错误的判决。于是,可以采用加权融合算法来处理传感器与高职院校物联网实验模块的测量数据样本空间。若某学院物联网实验传感器节点采集到n个数据{x1,x2,…,xn},则可用以下加权函数式来表示融合结果:

y=w1x1+w2x2+…+wnxn(1)

其中,物联网技术与神经网络算法在高职学院实训室为各个高职院校物联网实验模块所测量数据的权系数。

基于高职院校物联网实验模块加权融合算法的权系数可以依据不同的应用背景,并通过不同的方式获得。在环境等相关监测系统中,可通过高斯隶属函数来求得各个高职院校物联网实验模块节点测量值的权系数。其公式如下:

物联网技术与神经网络算法在高职学院实训室

其中,x为模块自变量,c和o为模块参数。这里将自变量x设为同一时刻不同传感器与高职院校物联网实验模块的测量数据;将参数c设为模块测量数据的均值为模块参数,设为测量数据的方差。通过归一化计算,即可求得各个高职院校物联网实验模块测量数据的权系数为:

物联网技术与神经网络算法在高职学院实训室

将高职院校物联网实验模块权系数代入加权函数式(1),可得融合结果为:

物联网技术与神经网络算法在高职学院实训室


本文提出的高职院校物联网实验数据模块融合算法是一种数据级的融合算法,仅适用于对同类高职院校物联网实验数据模块进行融合,如物联网温度传感器采集的温度数据模块,物联网湿度传感器采集的湿度数据模块等。但是,在实际应用过程中,还经常需要对多种高职院校物联网实验数据模块进行数据处理,以对系统环境的实际情况进行判定,并做出最终的决策,即决策级融合。这种情况下,可在本课题所做工作的基础上,研究高效决策级高职院校物联网实验数据模块融合算法,以便进一步提高高职院校物联网实验数据模块终端的实用性。

3结语

将基于物联网关键技术的人工神经网络算法在高职学院实验室管理中进行应用,可以把智能家居、智能医疗、智能城市、智能交通、智能环保、智能司法、智能农业、智能物流等一系列物联网应用产品结构模块与网络连接起来,从而真正进入高职院校物联网实验数据模块终端的新时代,实现在生活上、工作上的全新体验。

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