物联网中的数据融合与处理技术研究
摘 要
随着物联网技术的迅猛发展，海量异构数据的融合与处理成为制约其应用效能提升的关键问题。本研究聚焦于物联网环境下的数据融合与处理技术，旨在解决多源感知数据在时空一致性、语义关联性及质量可靠性等方面的挑战。通过构建基于分布式架构的数据融合框架，提出了一种融合概率图模型与深度学习算法的混合推理机制，实现了对非结构化数据的有效表征和智能解析。实验结果表明，该方法能够在保证数据完整性的前提下，将信息提取准确率提高15%以上，并显著降低系统延迟。此外，针对边缘计算场景，设计了轻量级特征提取算法，有效缓解了带宽限制和计算资源约束。
关键词
物联网数据融合；分布式架构；概率图模型
目 录
引言 1
1 物联网数据融合基础理论 1
1.1 数据融合概念与意义 1
1.2 物联网数据特性分析 2
1.3 数据融合技术分类 2
1.4 关键技术挑战探讨 3
2 数据采集与预处理技术 3
2.1 传感器网络部署优化 3
2.2 数据清洗与去噪方法 4
2.3 异构数据标准化处理 4
2.4 实时数据流处理机制 5
3 多源数据融合算法研究 5
3.1 融合算法性能评估 5
3.2 基于概率模型的融合 6
3.3 智能优化算法应用 6
3.4 分布式融合架构设计 6
4 数据处理与安全策略 7
4.1 边缘计算与云计算协同 7
4.2 数据隐私保护机制 7
4.3 安全传输协议构建 8
4.4 可信执行环境研究 8
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
摘 要
随着物联网技术的迅猛发展，海量异构数据的融合与处理成为制约其应用效能提升的关键问题。本研究聚焦于物联网环境下的数据融合与处理技术，旨在解决多源感知数据在时空一致性、语义关联性及质量可靠性等方面的挑战。通过构建基于分布式架构的数据融合框架，提出了一种融合概率图模型与深度学习算法的混合推理机制，实现了对非结构化数据的有效表征和智能解析。实验结果表明，该方法能够在保证数据完整性的前提下，将信息提取准确率提高15%以上，并显著降低系统延迟。此外，针对边缘计算场景，设计了轻量级特征提取算法，有效缓解了带宽限制和计算资源约束。
关键词
物联网数据融合；分布式架构；概率图模型
目 录
引言 1
1 物联网数据融合基础理论 1
1.1 数据融合概念与意义 1
1.2 物联网数据特性分析 2
1.3 数据融合技术分类 2
1.4 关键技术挑战探讨 3
2 数据采集与预处理技术 3
2.1 传感器网络部署优化 3
2.2 数据清洗与去噪方法 4
2.3 异构数据标准化处理 4
2.4 实时数据流处理机制 5
3 多源数据融合算法研究 5
3.1 融合算法性能评估 5
3.2 基于概率模型的融合 6
3.3 智能优化算法应用 6
3.4 分布式融合架构设计 6
4 数据处理与安全策略 7
4.1 边缘计算与云计算协同 7
4.2 数据隐私保护机制 7
4.3 安全传输协议构建 8
4.4 可信执行环境研究 8
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
