海洋观测复杂虚拟仪器云服务模型设计

目前,海洋观测领域的观测系统由不同机构,采用不同技术和研发平台进行开发,由此带来了传感器设备接入、系统架构差异、数据格式不统一和系统集成困难等问题。为了解决以上问题,本文提出一种新的海洋观测复杂虚拟仪器云服务模型。根据该模型开发的海洋观测系统可以实现功能的自由定制,并可对异构环境下的海洋观测系统进行无缝集成。并针对系统集成后造成的响应时间下降问题,提出多组件副本自适应算法。通过对海洋观测系统的实际开发、集成、应用与理论分析,对该模型进行了验证。结果表明,该模型有效可行,实现了异构系统的集成,提高了系统开发效率,对海洋观测系统的大规模集成有着重要意义。     

面向物联网的异构数据转换模型

由于物联网(Internet of Thigs,IoT)各领域中应用系统的分散开发和引进,形成了海量的以数据库形式存在的"信息孤岛",传统互联的数据转换系统开发效率及代码重复利用率低下,无法满足新的互联需求。针对以上问题,本文提出了一种面向物联网的异构数据转换模型(IoT-oriented Data Conversion Model,IDCM)。该模型主要由模式匹配器、数据转换器和状态监控器组成。首先,通过引用模式匹配器,实现对异构数据库的自动模式匹配,提高了模式匹配效率。其次,利用数据转换器,调用模式匹配结果,实现动态自适应,提高了代码利用率。然后,通过运行状态监控器的使用,实现了数据转换器统一的集成管理。最后,我们对该模型在家电测试及海洋观测领域的互联项目中进行了实际验证。结果表明,IDCM模型有效、可行,对促进物联网异构数据的转换具有重要的作用。     

一种多传感器融合事件识别算法

针对传感器网络中事件识别存在的误判问题,提出一种新的多传感器融合事件识别算法。算法通过对网络中产生的事件识别数据,进行统一的变换处理,建立可实时更新的基于概率的事件识别规则。算法有效提高了事件识别的成功率,利用实测数据进行仿真试验,验证了算法的有效性。     

基于多元传感参数的性能指标预测方法研究

针对利用传感数据实现产品性能指标预测问题,本文提出了一种基于多元传感参数的性能指标预测方法。该方法以减少多元传感参数冗余、提高多元传感参数的性能指标预测准确率、缩短测试周期为目的。该方法使用特征选择算法去除冗余传感参数,使用学习算法建模,实现性能指标预测。3个真实传感数据集上的实验结果表明,该方法能有效降低特征维数,性能指标预测准确率均达到91%以上,周期最多缩短了84.19%。