物联网技术研究综述

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物联网应用技术创新研究

物联网应用技术创新研究研究背景随着科技的不断发展，物联网技术在各个领域的应用越来越广泛。

物联网应用技术的创新研究对于推动社会经济的发展具有重要意义。

本文旨在探讨物联网应用技术的创新研究方向，以期为相关行业的发展提供有益的参考。

研究目标本研究的目标是通过对物联网应用技术的创新研究，发现解决实际问题的新方法和新技术，推动物联网技术在各个行业的应用和发展。

研究内容1. 物联网应用技术的发展现状分析：通过对物联网应用技术的发展现状进行分析，了解目前物联网应用技术的主要应用领域和技术特点。

2. 物联网应用技术的创新研究方向：根据物联网应用技术的发展现状，确定物联网应用技术的创新研究方向，包括但不限于物联网数据分析算法、物联网安全与隐私保护、物联网平台架构等方面。

3. 创新研究方法与实验设计：制定创新研究方法和实验设计，以验证物联网应用技术的可行性和有效性，为实际应用提供科学依据。

4. 研究成果评估与应用推广：对物联网应用技术的创新研究成果进行评估，分析其在实际应用中的可行性和效益，推广应用在相关行业中。

研究意义1. 推动物联网技术的创新发展：通过研究物联网应用技术的创新，推动物联网技术的不断发展和突破，提高物联网系统的可靠性、安全性和智能化水平。

2. 促进相关行业的转型升级：通过推广物联网应用技术的创新成果，促进相关行业的转型升级，提高生产效率、降低成本，并推动经济的可持续发展。

研究方法本研究将采用文献综述、案例分析和实验研究等方法，收集和整理相关领域的研究成果和实践经验，结合具体案例进行分析和评估。

预期结果通过本研究，预期能够发现物联网应用技术的创新方法和新技术，提出具有实际应用价值的解决方案，并推动相关行业的发展和创新。

参考文献[1] Smith, J. (2019). IoT Applications in Healthcare: A Review. Journal of Medical Systems, 43(2), 26.[2] Li, X., & Zhang, Z. (2020). Research on the Application of IoT Technology in Intelligent Agriculture. Journal of Physics: Conference Series, 1556(1), 012002.[3] Wang, Y., & Wang, T. (2018). Security Analysis and Improvement of Internet of Things. International Journal of Simulation: Systems, Science & Technology, 19(2), 11.。

等保2.0之物联网安全技术研究综述

作者简介:马远伟(1991-)，男，河南，工程师，硕士，主要研究方向为物联网安全、等级保护、工业互联网安全，E-mail：********************；杨盛明(1985-)，男，山西，工程师，硕士，主要研究方向为风险评估、等级保护、工控安全，E-mail：*****************。

*通讯作者:程德斌(1976-)，男，江西，高级工程师，主要研究方向为网络空间安全、智能制造安全，E-mail：******************。

等保2.0之物联网安全技术研究综述Overview of Research on IOT Security Technology of Hierarchical Protection 2.0马远伟,杨盛明,程德斌*(工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610)Ma Yuan-wei,Yang Sheng-ming,Cheng De-bin (Information Security Research Center,China CEPREI Laboratory,Guangdong Guangzhou 510610)摘要：随着物联网技术的不断发展，新的安全问题不断出现，国家也出台了相应的等级保护2.0标准。

该文将通过对物联网的结构和所面临的安全问题进行详细介绍，并对提高物联网安全以符合等级保护2.0标准的技术研究方向给出了建议。

关键词：物联网安全；等级保护2.0；技术研究中图分类号：TP311;TP309文献标识码：A文章编号：1003-0107(2020)11-0009-04Abstract:With the continuous development of the Internet of Things technology,new security issues continue to emerge,and the country has also issued corresponding hierarchical protection 2.0standards.This paper will introduce in detail the structure of the Internet of Things and the security issues it faces,and give suggestions on the technical research directions for improving the security of the Internet of Things to meet the hierarchical protection 2.0standard.Key words:Internet of Things security;Hierarchical protection 2.0;Technical research CLC number:TP311;TP309Document code:AArticle ID ：1003-0107(2020)11-0009-040引言物联网即"万物相连的互联网"，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，负责交换信息和实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

物联网中的数据容错技术研究综述

物联网中的数据容错技术研究综述引言：随着物联网的迅速发展，大量的设备和传感器连接到网络中，将产生大量的数据。

然而，在物联网环境下，由于网络不稳定、设备故障或其他意外情况，数据的完整性和可靠性面临着挑战。

为了确保物联网系统的可靠性和稳定性，我们需要研究和应用数据容错技术。

本文将综述物联网中的数据容错技术的研究进展，并讨论其应用和未来发展方向。

一、物联网数据容错技术的概述物联网中的数据容错技术旨在解决数据丢失、数据错误和数据完整性等问题。

通常，数据容错技术包括冗余数据存储、错误检测和纠正、数据校验和恢复等方法。

冗余数据存储通过在不同的节点或服务器上存储多个副本来保证数据的可靠性。

错误检测和纠正技术采用各种算法和编码方法，以检测和纠正数据传输中可能出现的错误。

数据校验和恢复技术则用于验证数据的完整性，并在数据损坏或丢失时恢复数据。

二、物联网数据容错技术的研究进展1. 冗余数据存储冗余数据存储技术是数据容错的关键方法之一。

它通过在多个设备或服务器上保存数据的多个备份来提高数据的可靠性。

目前，常用的冗余数据存储技术包括主-备份复制、多副本一致性和数据片散列等方法。

主-备份复制技术将数据存储在主节点和备份节点上，一旦主节点故障，备份节点即可接管并提供数据。

多副本一致性技术通过协议和算法来保持多个副本之间的一致性，以提供高可靠性和可用性的数据存储。

数据片散列技术通过将数据切分成多个片段，并在不同节点上进行存储，从而提高数据的可靠性和分布性。

2. 错误检测和纠正在物联网环境下，数据传输中可能会出现各种错误，例如位错误、丢包和重复数据等。

错误检测和纠正技术旨在检测并纠正这些错误，以确保数据的完整性和准确性。

常用的错误检测和纠正方法包括奇偶校验、循环冗余校验（CRC）、海明码等。

奇偶校验技术通过计算数据中的奇数位或偶数位的总和，并与存储的奇偶校验位进行比较，来检测错误。

CRC技术则采用多项式除法的方法，通过计算和比较校验码来检测和纠正数据传输中的位错误。

物联网技术综述

1物联网概述物联网概念并不是新概念,其最早出现在比尔·盖茨1995年的《未来之路》一书,而后2005年国际电信联盟正式提出物联网概念,如泛在网络、M2M(Machine to Machine)等技术名称其实都是物联网的前称。

但到底什么是“物联网”呢?物联网的英文名称叫“The Internet of things”,就是由许多在空间上分布的自动装置通过无线/有线等通信网络连接组成的计算机应用网络,通过该网络实现信息采集、分析处理和设备监控等功能,从而达到对物品跟踪、监控、管理等目的。

举个例子,危险品运输中为了保证物品在运送过程中的安全,可以利用物联网实施对物品状态的全程监控,这时通过分布在危险品周围的温度、湿度、气压、振动等传感器探头和GPS定位模块等,定期或不定期地采集危险品温度、湿度、气压、振动、位置等信息,然后通过通信网络将信息发送到远程的集中监控处理系统,由该系统进行信息处理,并根据处理结果实施相应的控制处理。

物联网有别于互联网,互联网主要目的是构建一个全球性的信息通信计算机网络,而物联网则主要从应用出发,利用互联网、无线通信网络资源进行业务信息的传送,是互联网、移动通信网络应用的延伸,是自动化控制、遥控遥测及信息应用技术的综合展现。

当物联网概念与近距离通信技术、采集技术与通信网络、用户终端设备结合后,其价值才将逐步得到展现。

2物联网分类物联网的分类有多种,如按照接入方式、应用类型等方式进行分类,类似于计算机网络划分为专用网网络和公众网络,我们从物联网的用户范围不同,可分为公众物联网和专用物联网两种。

公众物联网是指为满足大众生活和信息的需求提供的物联网服务,而专用物联网就是满足企业、团体或个人特色应用需求,有针对性地提供的专业性的物联网业务应用。

专用物联网可以利用公众网络(如Internet)、专网(局域网、企业网络或移动通信互联网中公用网络中的专享资源)等进行信息传送。

表1物联网分类方式举例3关键技术物联网作为下一代信息网络的主体,将会是一个现存和新出现的众多技术融合的综合体,这里仅就可见的一些典型关键技术略作介绍。

工业物联网平台技术研究及应用

工业物联网平台技术研究及应用一、引言工业物联网是工业化与信息化融合的产物，是未来工业生产的关键技术之一。

目前全球范围内，工业物联网正在逐步成为推动工业领域数字化和智能化转型升级的重要工具和手段。

而工业物联网平台则是工业物联网应用的基础和重要环节。

二、工业物联网平台技术研究综述1. 概念工业物联网平台技术是指将传统的工业管理系统与物联网技术相结合，集中化监测、控制和管理工业设施和生产数据的技术平台。

2. 架构工业物联网平台技术架构包括感知层、网络层、服务层和应用层。

感知层主要完成数据采集，包括物联网传感器和设备的部署与配置，数据采集与处理；网络层主要实现数据传输和通信协议；服务层提供各种服务，如实时数据处理、存储、虚拟化、数据库等；应用层则提供多样化的应用程序，包括智能制造、智能供应链、智能物流等。

3. 技术要素工业物联网平台技术要素包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术和区块链技术等。

（1）物联网技术物联网技术主要包括感知层的传感器、标签等设备、网络层的传输协议、应用层的数据处理和服务程序等。

（2）云计算技术云计算技术是指在互联网上通过网络使用计算资源的一种方式。

工业物联网平台利用云计算技术可以实现高效的数据处理和存储，提高数据可靠性和安全性。

（3）大数据技术大数据技术可以帮助工业物联网平台更精准地分析和处理海量数据，为工业制造提供精细化、个性化的服务，进一步提升工业生产的效率和质量。

（4）人工智能技术工业物联网平台运用人工智能技术可以将大量的数据通过算法进行处理，实现从数据中提取有价值的信息，帮助企业进行精细化管理，提高生产效率。

（5）区块链技术区块链技术可以实现数据的点对点传输，保证数据的不可篡改性和安全性，为工业物联网平台安全可信的数据交换提供技术支持。

三、工业物联网平台技术应用案例1. 工业生产智能化工业物联网平台技术可以实时监测工业生产环节，收集各类数据，包括设备状态数据、生产数据等，从而实现生产的自动化和智能化。

物联网综述

物联网综述1、概述1.1物联网的定义目前，物联网产业已被公认是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。

在1999年，美国麻省理工大学Auto.ID实验室首次提出了EPC（Electronic Product Code）系统，即物联网概念。

物联网就是“物物相连的互联网”，是通过各类传感设备装置、RFID技术、视频识别技术、红外感应、全球定位系统，激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，根据需要实现物品互联互通的网络连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的智能网络系统。

中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。

广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

而在其著名的科技融合体模型中，提出了物联网是当下最接近该模型顶端的科技概念和应用。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。

其具有：智能、先进、互联的三个重要特征。

国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告，对物联网做了如下定义：通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

根据国际电信联盟(ITU)的定义，物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T)，人与物品(Human to Thing,H2T)，人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。

但是与传统互联网不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接,从而使得物品连接更加的简化，而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。

因为互联网并没有考虑到对于任何物品连接的问题，故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。

物联网技术在智能家居中的应用研究综述

物联网技术在智能家居中的应用研究综述随着信息技术的快速发展，智能家居已经成为现代家庭生活中的热门话题。

物联网技术作为智能家居的重要支撑，被广泛运用于各类家居设备和系统中。

本文将重点探讨物联网技术在智能家居中的应用研究，包括其优势、关键技术和未来发展方向。

一、物联网技术在智能家居中的优势智能家居是将各种家用设备通过物联网技术连接起来，实现智能化控制和管理的系统。

物联网技术在智能家居中具有以下几个优势。

首先，物联网技术提供了完备的连接性。

通过物联网技术，智能家居中的各类设备可以实现互联互通，无论是智能灯光、空调还是安防系统，都可以通过物联网进行联动控制。

其次，物联网技术提供了大数据支持。

智能家居中的各类设备都能够实时向云端发送数据，这些数据可以被用来进行智能家居系统的优化和改进。

例如，通过分析传感器数据，可以制定出更加智能、节能的家居控制策略。

再次，物联网技术提供了远程控制的能力。

通过智能手机等终端设备，用户可以随时随地对智能家居进行控制和监控，无论用户身在何处，都能够实现对家居设备的远程管理。

最后，物联网技术提供了更加智能化的家居体验。

智能家居通过学习用户的习惯和行为模式，可以自动调节家居设备的工作状态，提供更加舒适和便捷的居住环境。

二、物联网技术在智能家居中的关键技术物联网技术在智能家居中的应用涉及到多个关键技术，下面将介绍其中几个重要的关键技术。

1. 传感技术：传感器是物联网技术在智能家居中的重要组成部分。

通过各类传感器可以实现对温度、湿度、光照等环境参数的检测，为家居系统提供相关数据。

2. 网络技术：物联网技术需要建立起稳定可靠的网络环境，以实现各类设备的互联。

常见的物联网网络技术包括Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等。

3. 数据安全技术：智能家居中的各类设备会产生大量的数据，其中包含用户的个人信息和隐私。

因此，数据的安全性和隐私保护是物联网技术在智能家居中需要重点考虑的问题。

4. 云计算技术：智能家居中的大量数据需要进行存储和处理，云计算技术可以为智能家居系统提供强大的计算和存储能力。

物联网技术的研究综述

软件２０１３年第３４卷第５期
Ｓ０ＦＴ Ⅵ Ｅ
国际ＩＴ传媒品牌
物联网技术的研究综述
刘志杰
（郑州移动信息支撑服务中心，郑州４５００００）
摘要：物联网打破了将物理基础设施和ＩＴ基础设施分开的传统思维，是信息领域一次重大的发展和变革机遇。物联网涉及众多领域，当前国内外的研究和开发都还处于起步阶段。对物联网研究的现实基础以及关键问题展开了讨论，介绍了物联网的四种具有代表性的定义和三种关键性的基本特征；分析了基于ＲＦＩＤ的物联网应用架构、基于泛在传感网的物联网应用架构和基于Ｍ２Ｍ的物联网应用架构；给出了大致被公认为的四个层次的物联网关键技术框架；最后描述了物联网的典型应用领域。
ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｖｉｅｗ
ＬＩＵＺｈｉ．Ｊｉｅ
（Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕｍｏｂｉｌｅｉｎｆｏｒｍａａｏｎｓｕｐｐｏｒｔｓｅｒｖｉｃｅｃｅｎｔｅｒ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００００，Ｃｈｉｎａ）
ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒａｆｍｅｗｏｒｋ；Ｆｉｎａｌｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｓｈｅｔｔｙｐｉｃａｌｔｈｉｎｇｓｎｅｗｏｔｒｋｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．

物联网通信技术的发展现状及趋势综述

物联网通信技术的发展现状及趋势综述随着信息技术和通信技术的不断发展，物联网逐渐成为连接一切的重要技术手段之一。

物联网通信技术作为物联网的重要组成部分，其发展现状及趋势备受关注。

本文将对物联网通信技术的发展现状及未来趋势进行综述，以期为相关领域的研究者和从业者提供参考。

一、物联网通信技术的发展现状1. 传统通信技术的应用在物联网通信技术的发展中，传统的通信技术依然发挥着重要作用。

3G、4G、5G等移动通信技术被广泛应用于物联网设备之间的通信连接，为物联网的发展提供了可靠的数据传输支持。

WiFi技术也在物联网中得到了广泛的应用，特别是在家庭和工业领域的物联网设备连接中发挥着重要作用。

2. 新兴通信技术的应用除了传统通信技术之外，一些新兴的通信技术也在物联网中得到了应用。

LPWAN（低功耗广域网）技术因其低功耗、长距离传输等特点，被广泛应用于物联网设备的连接中。

NB-IoT、LoRa等新型通信技术也在物联网连接中发挥着越来越重要的作用。

二、物联网通信技术的未来趋势1. 5G技术的应用随着5G技术的不断发展和商用化，其将对物联网通信技术的发展产生深远的影响。

5G 技术以其更高的速度、更低的时延等特点，将为物联网设备提供更加稳定、高速的数据传输支持，从而为物联网的发展开辟更加广阔的空间。

2. 物联网通信技术的自主研发近年来，我国在物联网通信技术领域取得了一系列的重要突破，例如NB-IoT技术、5G 技术等。

未来，我国将加大物联网通信技术的自主研发力度，进一步完善相关技术标准，并加强国内外的合作与交流，推动物联网通信技术的发展。

3. 物联网通信技术的安全保障随着物联网规模的不断扩大，物联网设备的安全问题也愈发凸显。

未来，物联网通信技术将更加注重对数据的加密、认证等技术的研发，确保物联网设备之间的通信安全，为物联网的健康发展提供坚实保障。

4. 物联网通信技术与人工智能、大数据等技术的融合在未来，物联网通信技术将与人工智能、大数据等技术深度融合，从而实现对物联网设备的智能管理、数据分析等功能。

物联网感知数据融合与处理技术研究综述

物联网感知数据融合与处理技术研究综述随着物联网技术的迅猛发展，相应的感知设备不断增加，感知数据的规模和种类也在快速增长，并成为物联网应用的基础。

然而，由于感知设备分布广泛、数据类型多样化以及数据之间存在相关性等问题，如何高效地融合和处理这些感知数据成为了一个重要的研究方向。

本文将就物联网感知数据融合与处理技术进行综述，包括数据融合的概念、方法和应用领域，感知数据处理的基本技术和主要算法等方面的内容。

一、数据融合的概念和方法数据融合是指将来自不同传感器的感知数据进行集成和整合，以获取更全面、准确和可靠的信息。

数据融合通常包括数据预处理、特征提取、特征融合和决策制定等步骤。

数据预处理阶段主要对原始数据进行去噪、滤波、归一化等处理，以消除数据中存在的噪声和异常值。

特征提取是将数据转换为更具有信息量和可解释性的特征表示，常用的方法包括统计特征提取、频域特征提取和时-频域特征提取等。

特征融合则是将来自不同传感器的特征融合为一个统一的特征向量，常用的方法有加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。

最后，决策制定阶段利用融合后的特征向量进行分类、回归或聚类等任务，以实现对感知数据的综合分析和理解。

数据融合方法多种多样，常用的有基于权重的融合方法、基于模型的融合方法和基于神经网络的融合方法等。

基于权重的融合方法通过赋予不同传感器的数据不同的权重，将其线性或非线性组合融合成新的数据集。

例如，加权平均法和成对比较法等。

基于模型的融合方法则是将感知数据视为随机过程，并采用概率模型和统计模型等对感知数据进行建模和分析，以得到更精确的结果。

常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波和贝叶斯网络等。

基于神经网络的融合方法则是应用神经网络模型对感知数据进行学习和训练，以得到具有非线性关系的融合结果。

例如，人工神经网络和深度学习网络等。

二、感知数据处理的基本技术和主要算法感知数据处理是指对从感知设备中采集到的原始数据进行处理和分析，以挖掘数据中所包含的有用信息和知识。

智能物联网时序数据分析关键技术研究综述

第１３卷㊀第１２期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１２㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１２月㊀Ｄｅｃ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１２－０００１－０８中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ智能物联网时序数据分析关键技术研究综述梁志宇，王宏志（哈尔滨工业大学计算学部，哈尔滨１５０００１）摘㊀要：智能物联网是人工智能和物联网的结合，通过人工智能技术处理物联网产生的海量数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升数据的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列数据是智能物联网中最重要的数据类型之一㊂时序数据泛指一切随时间有序变化的数据集合㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据多以时序数据的形式存在㊂智能化的时序数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类和异常检测等，是支撑智能物联网应用的重要基础㊂本文对智能物联网时序数据分析中重要程度高㊁需求迫切的关键技术问题进行总结和分析，并进一步探讨未来的研究方向㊂关键词：智能物联网；时序数据分析；时间序列分类；联邦学习；自监督表示学习ＳｕｒｖｅｙｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓＬＩＡＮＧＺｈｉｙｕ，ＷＡＮＧＨｏｎｇｚｈｉ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＡＩｏＴ）ｉｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ），ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｂｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙＩｏＴｕｓｉｎｇＡＩｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｓｏｔｈａｔｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｄａｔａ．ＡＩｏＴｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｓｍａｒｔｃｉｔｙ，ｓｍａｒｔｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，ｓｍａｒｔｈｏｍｅ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｇａｎｄｓｏｏｎ．ＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｔｙｐｅｉｎＡＩｏＴ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｆｅｒｓｔｏｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｒｄｅｒｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．ＴｈｅｍａｓｓｉｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓＡＩｏＴｓｃｅｎａｒｉｏｓｍｏｓｔｌｙｅｘｉｓｔｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｒｅｔｈｅｂａｓｉｃｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｆｏｒＡＩｏＴａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｃｏｎｄｕｃｔａｓｕｒｖｅｙｏｎｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗｉｔｈｈｉｇｈｉｍｐｏｒｔａｎｃｅａｎｄｕｒｇｅｎｔｎｅｅｄｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＩｏＴ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｆｅｄｅｒａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｅｌｆ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇ基金项目：国家电网有限公司科技项目（５７００－２０２１１９１７６Ａ－０－０－００）㊂作者简介：梁志宇（１９９４－），男，博士研究生，主要研究方向：智能时序数据分析㊁联邦学习㊁工业大数据分析等㊂通讯作者：王宏志（１９７８－），男，博士，教授，主要研究方向：大数据管理与分析㊁智能化数据管理㊂Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２３－０４－０２０㊀引㊀言物联网是继计算机㊁互联网后的世界信息产业第三大浪潮，是第四次工业革命的核心㊂移动通信技术的发展使得物联网扩展到人㊁车㊁家用和公共设施等泛在物体，实现了万物互联㊂根据互联网数据中心（ＩｎｔｅｒｎｅｔＤａｔａＣｅｎｔｅｒ，ＩＤＣ）预测，２０２１到２０２７年，为数字孪生建模的实物资产和流程数量将从５％增加到５０％；到２０２５年，３０％的城市将通过物联网等技术，将物理和数字相结合，以改善关键基础设施和数字服务的远程管理㊂万物互联在给社会提供更为便捷的生产生活条件的同时，也引发了新的技术问题㊂其中最重要的问题之一，是如何有效分析和利用万物互联制造的海量数据㊂为此，智能物联网（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ，ＡＩｏＴ）的概念应运而生㊂智能物联网是人工智能和物联网的融合，通过人工智能技术处理物联网产生的数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升物联网的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能制造㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列泛指一切随时间有序变化的数据集合，时间序列数据是智能物联网中最具代表性的数据类型之一㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据，如：智能穿戴设备上的健康状态监测数据；智慧城市中的智能电网㊁智能通信基站㊁智能交通信号灯的状态监控数据；以及工业传感器上的设备运行状态监控数据等，多以时间序列数据的形式存在㊂智能化的时间序列数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类㊁异常检测等，是实现人体健康状态监控㊁城市大脑㊁设备故障诊断等智慧应用的关键基础㊂例如：通过对智能手机㊁智能手表／手环等设备监测的人体运动数据进行准确分类，可以判断出携带者的行㊁走㊁坐㊁卧㊁跌倒等运动姿态，从而提供个性化的服务或对可能存在的风险意外进行及时告警；对城市电网中各个关键节点实时监控的电压㊁电流等信号进行异常检测，可以帮助电网管理人员及早对故障做出预警和定位，从而提高管理和维护的效率㊂因此，研究智能物联网时序数据的分析技术意义深远㊂然而，智能物联网时间序列数据的特点和智能物联网应用，对数据分析技术的独特需求，为研究带来诸多挑战，主要体现在如下方面：１）数据异构由于智能物联网应用场景广泛而多样，所产生的时间序列数据在采样频率㊁样本数量㊁序列长度㊁类别数量㊁维度㊁数据分布及数据所代表的物理规律和自然属性等方面均是高度异构的㊂例如：对于城市环境的监测中，空气污染指数和气温等，往往以小时为单位㊂而对于生产线上高速运转的机械加工设备，其监测数据的采样周期达到秒级甚至毫秒级㊂因此，智能物联网时序数据的分析技术应对海量异构数据具有泛化能力㊂２）标注稀少在智能物联网实际应用中，为采集的时间序列数据提供准确充分的标注是相当困难的㊂例如：对于使用传感器监测生产线上运行设备的小型制造企业来说，由于特定工况相关的时间序列片段（如仪器的潜在故障等）通常位于整个监测时间序列中的未知区域且较为罕见，识别这些片段并标注类别往往需要丰富的专家经验，使得标注的获取代价十分昂贵㊂而没有足够的标记数据，则难以通过机器学习等人工智能技术来有效对数据建模和分析㊂３）响应迅速智能物联网应用需要对监测对象源源不断产生的时间序列数据进行分析，要求分析方法具有良好的效率，从而保证能够对于不断产生的新数据作出快速响应，以满足实际应用的需求㊂４）决策可解释不同于主要关注虚拟世界的传统互联网，物联网应用与现实世界紧密相连㊂而诸多现实应用需要智能决策具有可解释性，从而提升人机物交互的可靠性，并满足法律㊁道德和伦理的要求㊂例如：在自动驾驶中，算法根据车辆的实时监控数据来规避故障并预测接下来的动作，要求算法的决策有理可依㊁有迹可循，从而对潜在的事故作出准确把握和判断，以此提高自动驾驶系统的安全性，并在发生交通事故时，能够准确对事故原因进行溯源，以明确法律责任㊂然而众所周知，一些现有的人工智能技术，如深度神经网路，具有非常弱的可解释性，因而难以很好地支撑智能物联网的时间序列数据㊂面对智能物联网应用对时序数据分析的迫切需求和上述重要挑战，本文对智能物联网时序数据分析的关键技术问题的研究进展进行梳理和分析，主要包括时间序列分类㊁联邦学习和自监督表示学习㊂１㊀时间序列分类时间序列分类是智能物联网时间序列分析中最重要的问题之一㊂过去的十年中，有大量的时间序列分类算法相继提出㊂这些方法可以归纳为六大类，其中包括基于全局相似性的方法㊁基于区间特征的方法㊁基于词典的方法㊁基于元形状的方法㊁基于深度学习的方法和混合方法㊂１．１㊀基于全局相似性方法该类方法通过度量测试时间序列样本与训练数据的整体相似性，用最近邻分类器来判断序列的类别㊂其中，最基础的距离度量方法是欧氏距离㊂使用欧式距离度量的最近邻分类器（１ＮＮ－ＥＤ）在多种时间序列数据集上表现稳健［１］㊂然而，欧氏距离无法很好地度量在时间维度上存在对齐差异的时间序列［２－３］㊂因此，一些研究使用弹性的距离度量准则来替代欧式距离，其中最具代表性的弹性度量是动态时间规整（ＤｙｎａｍｉｃＴｉｍｅＷｒａｐｐｉｎｇ，ＤＴＷ）［４］㊂１．２㊀基于区间特征方法在时间序列中，分类特征通常位于整个序列的某些区间，而区间外的区域往往包含与类别无关的噪声㊂受此启发，一些研究从固定时间区间的序列中提取特征（如：平均值㊁傅里叶系数等），并用这些特征来训练分类器㊂由于可能的区间数量非常庞大，而对所有区间进行暴力枚举是不切实际的㊂因此，时间序列森林（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＦｏｒｅｓｔ，ＴＳＦ）［５］提出随机采样不同长度的区间来提取特征，并使用集成的树模型来选择特征并构建分类器，以此提高模型的泛化性能㊂在此基础上，时间序列特征袋（Ｔｉｍｅ２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＳｅｒｉｅｓＢａｇｏｆＦｅａｔｕｒｅｓ，ＴＳＢＦ）［６］先利用随机采样区间上的特征构建模型，对每个区间的类别分布概率进行估计，并将所有采样区间的类别分布概率估计值离散化，最后以每个样本对应的所有离散化值的统计直方图，作为该样本的表示向量来训练分类器㊂学习模式相似性（ＬｅａｒｎｅｄＰａｔｔｅｒｎＳｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ＬＰＳ）［７］利用多个回归树来建模不同区间子序列间的相关性，并以每个回归树叶子节点子序列的数目，作为每个样本的特征向量㊂两个改进框架ＴＳＢＦ和ＬＰＳ流程复杂，且分类性能相较于原始的ＴＳＦ框架没有显著提升㊂因此，后续的研究主要以ＴＳＦ框架作为基础，并通过改善特征种类和区间的采样方式来提高分类性能㊂随机区间谱集成（ＲａｎｄｏｍＩｎｔｅｒｖａｌＳｐｅｃｔｒａｌＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＲＩＳＥ）［８］提出对集成中每个树模型采样一个随机区间，并提取区间上的谱特征来构建树㊂典型区间森林（ＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＣＩＦ）［９］提出使用精选的时间序列分类特征集［１０］来提取区间中序列的特征，从而大幅提高了分类的准确性㊂多样表示典型区间森林（ＤｉｖｅｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＤｒＣＩＦ）［１１］在ＣＩＦ的基础上额外增加了９种特征类型，从而进一步提高了分类性能㊂１．３㊀基于词典方法受文本分类的启发，一些研究试图为时间序列设计特征词典，并根据词典中每个特征的计数，将时间序列实例转化为高维稀疏的特征向量㊂模式袋（ＢａｇｏｆＰａｔｔｅｒｎｓ，ＢＯＰ）［１２］直接实现了这个想法㊂其通过符号聚合近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＡｇｇｒｅｇａｔｅａｐｐｒｏＸｉｍａｔｉｏｎ，ＳＡＸ）［１３］，将原始时间序列在滑动窗口内的子序列转换为单词，从而构成特征词典㊂文献［１４］采用了一种著名的信息检索技术，即向量空间模型，来描述ＳＡＸ单词的特征，从而为每个类别生成一个词袋集合来代表这个类别的特征，进一步改进了模式袋㊂文献［１５］结合ＳＡＸ表示和序列学习进行时间序列分类㊂该研究可以看作是基于字典方法的一个特例，每个ＳＡＸ单词的词袋记录的是一个序列学习模型学习到的分类权重，而不是词频㊂除了基于ＳＡＸ的方法外，文献［１６］采用符号傅里叶近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＦｏｕｒｉｅｒＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，ＳＦＡ）来获得时间序列在频域上的特征符号表示，从而将原始序列转换为词频向量，并使用定制的方法来构建分类模型，在分类准确率和运行效率上都表现出很大的优势㊂１．４㊀基于元形状方法元形状（Ｓｈａｐｅｌｅｔ）是时间序列上具有类别区分能力的子序列［１７］㊂在早期研究中，元形状的挖掘过程与分类决策树训练过程耦合在一起，因而无法针对不同分类场景选择不同的分类模型，缺乏灵活性㊂元形状变换［１８］方法采用两阶段的方式实现基于元形状的分类㊂首先从原始时间序列的子序列中搜索得到最优的若干元形状，并通过原始数据与所有发现的元形状之间的距离，将时间序列映射为表示向量后，任何传统的分类模型都可以在这些向量上进行训练㊂由于元形状的搜索过程较为耗时，一些研究针对元形状搜索过程的特点提出了相应的加速技术，如：元形状距离计算剪枝［１７］㊁信息增益剪枝［１９］和计算缓存［２０］㊂文献［２１］提出了一种基于ＳＡＸ表示和随机投影的快速元形状搜索方法，相较于直接在子序列上搜索更为高效㊂然而，由于采用了近似策略，这种方法会降低分类的精度㊂不同于从原始时间序列的子序列中选择元形状的方法，元形状学习（Ｌｅａｒｎｉｎｇｓｈａｐｅｌｅｔｓ，ＬＳ）［２２］提出将元形状作为分类模型的可学习参数，通过模型训练来学习优化的元形状㊂继承这一思想，后续的研究提出了许多改进方案㊂文献［２３］使用更高效的学习算法来提高学习的效率㊂文献［２４］通过学习３种不同类型的元形状来提高模型的性能㊂文献［２５］对基于元形状的时间序列分类算法进行了综述㊂１．５㊀基于深度学习方法由于深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的巨大成功，一些研究适配或设计深度神经网络，来实现端到端的时间序列分类㊂文献［２６］对几类代表性的深度时间序列分类方法进行综述和实验评估，其中包含多层感知机㊁卷积神经网络和回升状态网络㊂结果表明，采用卷积神经网络架构的深度残差网络，能够实现当前最优的分类性能，但由于众所周知的黑箱效应，基于深度学习的方法具有很弱的可解释性㊂文献［２７］探索了基于长短时记忆网络的深度时间序列分类模型㊂文献［２８］提出集成５个具有多样性架构的残差网络来降低模型的泛化误差㊂文献［２９］提出基于多尺度残差的全卷积神经网络结构，融合不同网络来学习更丰富的分类表征㊂文献［３０］提出带有注意力机制的原型网络来实现时间序列分类㊂文献［３１］提出了基于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）架构的时间序列分类方法㊂３第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述１．６㊀混合方法混合方法通过将多种不同类型的分类特征／模型组合在一起，进一步提高分类的性能㊂弹性集成（ＥｌａｓｔｉｃＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＥＥ）［３２］１１个基于不同距离度量的最近邻分类器㊂接近森林（ＰｒｏｘｉｍｉｔｙＦｏｒｅｓｔ，ＰＦ）［３３］将距离度量引入到随机森林训练中，以时间序列样本与一些参考样本间的距离作为节点划分的依据㊂异构集成嵌入森林时间序列组合（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇＦｏｒｅｓｔ，ＴＳ－ＣＨＩＥＦ）［３４］进一步扩展了ＰＦ，其将不同类型的距离度量㊁序列的区间特征和字典特征均作为节点划分函数的候选，并选择最佳的划分函数来划分叶子节点㊂此外，有研究探索了一种元集成架构［８］，该架构以多个基于不同类型时间序列特征的模型作为基分类器，将每个基分类器输出的类别概率分布进行加权组合作为最终的输出㊂综上所述，现有时间序列分类方法中，基于ＤＴＷ距离的１最近邻具有简单易实现㊁性能稳定的特点，因而是最流行的基线方法㊂基于区间特征㊁字典特征㊁元形状和深度学习的方法在分类精度上的表现相当，但相较于深度模型，前３类方法在可解释性上具有显著优势㊂以元集成架构为代表的混合方法通过元集成组合多种分类模型，能够实现当前最优的分类性能㊂但其性能优劣主要取决于各个基分类器自身的性能㊂２㊀联邦学习联邦学习旨在以隐私保护的方式，联合利用多个参与方的数据构建机器学习模型㊂本节主要围绕３个有关方向对联邦学习的现有研究进行综述，其中包括联邦学习的基础模型㊁联邦学习的特定任务以及联邦学习的隐私保护㊂２．１㊀联邦学习基础模型联邦学习基础模型的研究主要关注线性模型㊁树模型和神经网络模型㊂２．１．１㊀线性模型作为最基础的机器学习模型，线性模型在联邦学习中持续受到关注㊂文献［３５］使用差分隐私技术保护原始数据，以此实现明文上的联邦逻辑回归㊂文献［３６］提出了基于同态加密的高效岭回归㊂文献［３７］使用二阶多项式近似逻辑回归的代价函数，从而通过在加密数据上求解线性系统来学习逻辑回归模型㊂文献［３８］研究了面向联邦学习的分布式并行逻辑回归㊂２．１．２㊀树模型树模型具有良好的拟合能力和可解释性，因而在联邦学习中被广泛研究㊂文献［３９］提出基于秘密共享的多方安全计算的决策树训练协议，能够在不泄露任何中间信息的前提下实现联邦学习㊂文献［４０］提出了一种用于横向划分数据的梯度提升决策树训练协议㊂协议协调各方轮流使用本地数据训练回归树拟合残差，并将模型传递给下一方㊂由于每个树模型的学习过程不依赖加密计算技术和各方间通信，协议具有和本地计算相当的运行效率，但在各方间传递明文模型时会造成一定的隐私泄露㊂文献［４１］提出一种用于纵向联邦学习的梯度提升决策树框架，利用纵向联邦决策树训练的特性，通过同态加密来实现隐私保护㊂以该框架为基础，文献［４２］设计了更为高效的多方安全计算协议来提高联邦梯度提升决策树算法的效率；文献［４３］使用分布式并行计算技术，设计和实现了工业级的高性能联邦学习系统㊂文献［４４］研究了一种通用的树模型纵向联邦学习系统，联合使用同态加密㊁秘密共享和差分隐私等多种隐私保护技术实现安全高效的联邦学习㊂该系统支持基础的决策树模型及随机森林㊁梯度提升决策树等集成模型㊂２．１．３㊀神经网络模型虽然利用安全两方梯度下降算法实现了秘密共享数据上的神经网络联邦学习，但由于神经网络模型结构复杂㊁运算量大㊁过于依赖密态计算等因素，将大大降低联邦学习的效率㊂因此，近些年的研究主要探索在不暴露重要信息的前提下，充分利用明文数据进行联邦学习㊂文献［４５］提出基于可选参数共享的神经网络联邦学习算法，通过在各方共享部分模型参数来实现构建模型㊂文献［４６］提出一种模型平均联邦学习架构，借助一个受信任的第三方服务器聚合各方的模型参数，各方利用本地数据联合学习模型㊂以该框架为基础，文献［４７］进一步对通信效率进行了优化㊂文献［４８］利用差分隐私技术来降低参数共享时隐私泄露的风险㊂文献［４９］提出了基于同态加密的安全聚合算法来保护各方私有的模型参数㊂考虑到加密和密文传输会降低联邦学习的效率，文献［５０］提出将成批次的梯度值量化并编码到一个长整数，再对长整数加密和传输，从而减少加密运算次数和通信开销㊂文献［５１］针对纵向划分数据，提出基于同态加密和秘密共享的反向传播计算协议，从而支持安全的神经网络模４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀型训练㊂２．２㊀联邦学习特定任务许多数据分析和机器学习任务，无法直接使用基础模型来完成，因而出现了一些面向特定任务的联邦学习研究㊂文献［５２］探索了循环语言模型的联邦学习；文献［５３］研究了联邦设定下的多任务学习；文献［５４］提出了一种联邦迁移学习框架；文献［５５］探索了联邦的排名学习问题；文献［５６］针对分布式联邦学习各方数据非独立同分布问题，提出了个性化联邦学习的解决方案；文献［５７］提出了一种用于联邦推荐系统训练的算法；文献［５８］研究了无监督的联邦节点表示学习问题㊂此外，文献［５９］提出了一种联邦特征选择方法；文献［６０］探索了联邦学习中的数据调试问题；文献［６１］针对联邦划分数据上的空间查询任务，给出了安全高效的解决方案；文献［６２］针对联邦设定下的分类问题，提出了一种基于众包的隐私保护系统方案；文献［６３］探究了基于联邦学习的服务质量（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）优化方法；文献［６４］面向金融预测领域，提出了一种改进的联邦决策树算法，有效提高了预测的准确率和效率㊂２．３㊀联邦学习隐私保护联邦学习最重要的基础之一是隐私保护技术㊂支撑联邦学习的隐私保护技术主要包括多方安全计算㊁同态加密和差分隐私等㊂安全多方计算是一种通用的隐私保护框架［６５］，包含支撑许多常用运算操作的安全协议［６６］㊂在联邦学习通常考虑的半诚实模型下，这些安全计算协议不仅能够提供满足实际应用需求的性能，还可以通过零知识证明，将这些运算扩展到恶意模型上［６７］㊂同态加密通过对隐私数据加密并在密文上执行运算，来实现隐私保护㊂基于同态加密，可以很容易地实现安全加法运算，但其不支持除法和对比等较为复杂的操作；数据的加密和解密往往具有很高的计算开销［４３］㊂差分隐私技术通过在私密数据中添加噪声来实现隐私保护［６８］，由于数据的值发生了改变，差分隐私会影响分析结果的准确性㊂由于联邦学习的研究涉及诸多领域（如：机器学习㊁数据库㊁网络通信及密码学等），因此通过联邦学习的基础模型，可以为诸多实际应用提供通用的解决方案㊂而对于特定的联邦学习任务，考虑到安全性㊁准确性和效率等诸多因素，需要研究定制化的方法㊂在联邦学习中，隐私保护的实现主要基于多方安全计算㊁同态加密和秘密共享㊂多方安全计算能够提供多种基本的运算操作，但其执行过程需要额外的计算和通信开销；同态加密能够方便地支持安全加法操作，但数据的加密和解密需要较高的计算代价；通过差分隐私技术，可以实现明文上的联邦计算，因而具有较高的计算效率㊂但噪声会影响联邦学习的准确性，因而基于差分隐私的方案常需要在隐私保护和准确性之间权衡㊂３㊀自监督表示学习３．１㊀概述表示学习也称特征学习，是通过机器学习模型自动从数据中提取对下游分析任务有效的特征㊂自监督表示学习不使用数据标签，仅利用数据自身的结构特点来学习表示，自监督表示学习在计算机视觉和自然语言处理领域已被广泛研究㊂例如：在计算机视觉领域，文献［６９］提出了一种简单有效的对比学习框架；文献［７０］利用表示向量的原型（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ）作为参考，来提高对比学习的性能；文献［７１］通过同时考虑不同场景和实例间的相关性，提出了一种更加通用的自监督图像表示框架㊂在自然语言处理领域，文献［７２］是一个经典的自监督表示学习框架，其利用句子中相邻词之间的联系来学习词表征，文献［７３］通过掩码的方式预训练通用的编码器，从而获得有益于下游任务的表示；文献［７４］则通过对比学习范式来学习句子的表示㊂３．２㊀面向时间序列的自监督表示学习与计算机视觉和自然语言处理等领域不同，时间序列的自监督表示学习研究仍处于起步阶段㊂受自监督表示学习框架的启发，文献［７５］将三元组损失扩展到时间序列领域来解决表示学习问题㊂类似地，由于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）模型［７６］在自然语言建模中的成功，文献［３１］探索了Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型在自监督时间序列表示学习上的效果；文献［７７］提出通过在潜在空间中预测未来时间步的表示来实现自监督学习；文献［７８］在此基础上进行了扩展，通过联合利用预测和语义对比来提高表示的质量；文献［７９］将时间戳级别的对比与上下文对比结合起来，以实现层次化的表示；文献［８０］通过假设时间重叠序列之间的表示一致性，来建模随时间动态变化的潜在状态，而文献［８１］则利用时域和频域之间的一致性来丰富表示的信息㊂综上，自监督表示学习能够充分利用无标注的数据来学习有益于下游任务的表示（特征）㊂然而，对于时间序列的自监督表示学习研究方兴未艾㊂该５第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述。

物联网技术在林业中的应用研究综述

物联网技术在林业中的应用研究综述摘要：在我国快速发展的过程中，我国的物联网技术发展十分迅速，物联网技术随着计算机及通信技术的发展应运而生，成为继计算机、互联网之后信息产业的又一次革命。

对林业来说，物联网关键技术的应用就是将信息技术和通信技术的高效融合，对林业信息进行采集、处理，从而推动林业信息化的进一步发展。

通过对国内外物联网技术在林业及相关产业中的应用研究现状进行分析，探索物联网技术在林业中的发展方向和趋势。

关键词：物联网技术;林业信息化;应用研究引言物联网的概念最早在２００９年由ＩＢＭ首席执行官彭明盛提出的“智慧地球”这一未来构想衍生而来。

物联网物联网技术又称传感术，是一门交叉学科技术，其结合了传感术、计算机技术、分布式处理技术、有线及无线网络技术，即将射频识别、红外传感器、全球定位系统、激光扫描系统等各种装置与互联网信息系统结合起来的一种巨大的网络，其目的是任何想要管理、监督的物品或事物与网络进行连接，通过对目标进行数据采集、数据分析、数据融合处理，提升管理效率，实现终端解决方案，最终实现智能化、信息化。

1物联网体系框架和特征物联网体系框架按照层次可划分为网络层、感知层和应用层，按照形态分类，可分为控制、传感以及识别3种类型。

其中，网络层主要用来保证数据传输的安全性和可靠性，感知层主要用来识别物体并采集信息，应用层针对收集的数据信息进行处理和分析，以此实现人机交互。

物联网在实际应用中最为关键的一点就是全面应用各类不同的感知技术，以互联网为基础的多网融合中保证数据信息传输的可靠性，不断提高数据信息处理的有效性。

2物联网技术在林业中的应用2.1林业资源管理尽管近年来国家不断加强林业资源管理工作整改，并出台了诸多完善措施，但在林业资源管理工作过程中，仍然存在较多问题：一是林业资源管理人力资源薄弱。

不少林地生态条件不理想，甚至有的地区因为交通闭塞，难以引进人才，导致作业队伍结构稳定性不足，从而各地区技术水平不统一，影响了人工造林效率。

物联网中的数据流分析与处理技术综述

物联网中的数据流分析与处理技术综述物联网是连接物理世界和网络世界的桥梁，通过各种传感器和设备收集、传输和处理大量的数据。

这些数据流中蕴含着宝贵的信息，对于解决实际问题和提升生活质量具有重要意义。

然而，由于数据的规模庞大、多样性和实时性要求，对于物联网中的数据流进行分析和处理是一项具有挑战性的任务。

本文将综述物联网中的数据流分析与处理技术，包括其基本概念、重要性以及常用的技术和方法。

1. 数据流分析与处理的基本概念数据流分析和处理是指对流式数据进行实时或近实时的处理和分析。

与传统的批量数据处理不同，数据流是以持续流动的方式产生的，特点是数据量大、速度快、多样性强。

数据流分析和处理的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并及时作出相应的响应和决策。

2. 数据流分析与处理的重要性在物联网中，大量的传感器和设备不断产生海量的数据流，这些数据流蕴含着对环境、设备和用户的实时状态和变化的描述。

通过对这些数据流的分析和处理，可以实现以下重要的应用与服务：2.1 实时监控与预警通过对物联网中的数据流进行实时分析和处理，可以及时发现和预警异常情况，如设备故障、安全威胁等。

这对于保障设备和环境的安全和可靠性至关重要。

2.2 智能决策与调度通过对物联网中的数据流进行实时分析和处理，可以提供有关设备状态、资源利用率等方面的实时信息，并进行智能决策和调度。

例如，在智能交通系统中，可以根据实时的交通情况进行交通管控和道路调度，优化交通流量。

2.3 智能化的个性化服务通过对物联网中的数据流进行实时分析和处理，可以了解用户的需求和偏好，并根据其个性化的需求提供相应的服务和推荐。

例如，在智能家居系统中，可以根据用户的生活习惯和喜好自动调节室内温度、照明等。

3. 数据流分析与处理的技术与方法3.1 流式数据采集与传输物联网中的数据流分析与处理首先需要解决数据采集和传输的问题。

采集可以通过各种传感器和设备实现，如温度传感器、压力传感器等。

物联网概念、架构与关键技术研究综述

二、物联网关键技术
1、传感器技术
传感器是物联网中获取信息的主要设备，它们可以将物理量、化学量或生物量转化为可处理的数字或模拟信号。传感器技术是物联网中的关键技术之一，主要负责数据采集。
2、RFID技术
RFID，即无线射频识别技术，是一种利用无线电波进行非接触式识别的自动识别技术。RFID标签可以附在物体上，通过无线电信号与读写器进行数据交换。 RFID技术被广泛应用于身份识别、物品追踪、库存管理等领域。
二、物联网的架构与关键技术
1、物联网架构
物联网的架构通常分为三个层次：感知层、网络层和应用层。
（1）感知层：感知层主要负责信息的采集和物品的识别，包括传感器、 RFID标签、摄像头等设备。
（2）网络层：网络层负责将感知层获取的数据进行传输，它由各种通信网络和协议组成，如互联网、蓝牙、Zigbee等。
一、物联网概念
物联网，英文名为Internet of Things，简称IOT。它指的是通过信息传感设备，如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等，按照约定的协议，对任何物品进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
简单来说，物联网是将所有物理设备、车辆、建筑物以及其他各种物体连接到互联网上，形成一个互相连通的大网络。
3、平台层：这个层次主要负责处理和管理数据。它通过云端或本地服务器进行数据的存储、分析和处理，同时也能实现对设备的远程管理和控制。
4、应用层：这个层次主要负责将处理后的数据转化为有价值的信息。它通过各种应用程序和软件来实现数据的可视化、分析和优化。
三、智能物联网的关键技术
1、大数据处理和分析：由于物联网设备产生大量的数据，因此需要有效的数据处理和分析技术来处理这些数据，提取有价值的信息。这些技术包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。

物联网技术综述

物联网技术综述【摘要】物联网就是一个通过信息技术将各种物体连接成网络、以帮助我们获取这些物体信息的东西。

物联网和互联网有着本质的区别，互联网是连接虚拟世界的网络，物联网是连接物理的、真实世界的网络。

本文主要阐述了物联网的概念、分类及相关技术。

【关键词】物联网；网络；互联网；分类；技术1 物联网概述物联网概念并不是新概念，其最早出现在比尔·盖茨1995年的《未来之路》一书，而后2005年国际电信联盟正式提出物联网概念，如泛在网络、M2M （Machine to Machine）等技术名称其实都是物联网的前称。

但到底什么是“物联网”呢？物联网的英文名称叫“The Internet of things”，就是由许多在空间上分布的自动装置通过无线/有线等通信网络连接组成的计算机应用网络，通过该网络实现信息采集、分析处理和设备监控等功能，从而达到对物品跟踪、监控、管理等目的。

举个例子，危险品运输中为了保证物品在运送过程中的安全，可以利用物联网实施对物品状态的全程监控，这时通过分布在危险品周围的温度、湿度、气压、振动等传感器探头和GPS定位模块等，定期或不定期地采集危险品温度、湿度、气压、振动、位置等信息，然后通过通信网络将信息发送到远程的集中监控处理系统，由该系统进行信息处理，并根据处理结果实施相应的控制处理。

物联网有别于互联网，互联网主要目的是构建一个全球性的信息通信计算机网络，而物联网则主要从应用出发，利用互联网、无线通信网络资源进行业务信息的传送，是互联网、移动通信网络应用的延伸，是自动化控制、遥控遥测及信息应用技术的综合展现。

当物联网概念与近距离通信技术、采集技术与通信网络、用户终端设备结合后，其价值才将逐步得到展现。

2 物联网分类物联网的分类有多种，如按照接入方式、应用类型等方式进行分类，类似于计算机网络划分为专用网网络和公众网络，我们从物联网的用户范围不同，可分为公众物联网和专用物联网两种。

物联网的国内外研究现状综述

3.3 日本物联网发展现状
日本政府相继制定了e-Japan、u-Japan、i-Japan等多项国家信息技术发展战略 ,与当前提出的物联网概念有许多共同之处。
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4 中国物联网发展概况
中科学院早在1999年就启动了传感网研究，组建了2000多人的团队
2009年，“传感器网络标准工作组成立大会暨‘感知’高峰论坛”在北京举行，标志着传感器网络标准工作组正式成立，
江苏省、福建省、山东省积极发展相关产业，并取得良好成绩。
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我国物联网发展面临的问题
(1) 企业技术研发水平薄弱 (2) RFID标签成本过高，限制了其应用范
围的扩大 (3) 推广中困难重重 (4) 缺乏国家标准 (5) 行业人才匮乏 (6) 国家安全问题成为首要的技术重点 (7) 保证个人隐私不被侵犯
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(2)智能交通。所谓智能交通．就是利用先进的通汛、计算机、自动控制、传感器技术，
实现对交通的实时控制与指挥管理。交通智能化是解决交通拥堵、提高行车安全、提高运行效率的重要途径。智能交通系统，是一种先进的一体化交通系统，是我国物联网发展的策略建议合管理系统，在该系统中，车辆靠自己的智能在道路上自由行驶，公路靠自身的智能将交通流量整至最佳状态．借助于这个系统，管理人员对道路、车辆行踪将掌握得一清二楚。但与欧美等发达国家相比仍存在一定的差距。 (3)物流管理物流领域是物联网相关技术最有现实意义的应用领域之一。通过在物流商品中引入传感节点．可以从采购、生产制造、包装、运输、销售到服务的供应链等上的每一个环节做到精确地了解和掌握，对物流全程传递和服务实现信息化的管理，最终减少货物装卸、仓储等物流成本．提高物流效率和效益。物联网与现代物流有着天然紧密的联系．其关为键技术诸如物体标识及标识追踪、无线定位等新型联蚓标准的制定和技术的研发信息技术应用，能够有效实现物流的智能渊度管理、整合物流核心业务流程．加强物流管理的合理化，降低物流消耗，从而降低物流成本．减少流通费用、增加利润。

物联网工程综述论文4500字_物联网工程综述毕业论文范文模板

物联网工程综述论文4500字_物联网工程综述毕业论文范文模板物联网工程综述论文4500字(一)：以能力为导向浅谈物联网工程专业人才的培养论文摘要：总结了物联网人才培养的现状，阐述了以能力为导向的人才培养模式的重要性，分析了物联网工程专业能力的三个层次，根据物联网体系架构的特征构建了课程体系，基于专业能力与课程内容之间的对应关系，提出教学的实施建议。

关键词：物联网工程；能力导向；课程体系建设；教学研究1引言当前，全球物联网产业趋于成熟，未来仍具有巨大的增长空间。

互联网数据中心IDC(InternetDataCenter)发布报告[1]称2017年全球物联网总体支出同比增长16.7%，略高于8000亿美元，报告预计2021年这一数字将达到1.4万亿美元，到2025年，物联网将每年为全球带来高达3.9万亿到11.1万亿美元的经济影响。

在如此产业背景下，高等院校应当提前布局，抓住人才培养的历史机遇，为物联网的发展储备人力资源。

自2010年物联网工程专业被批准开设以来，截至2017年，我国共计五百余所本科院校开设物联网工程专业，成为近十年院校新增数量最多的专业。

世界范围内，我们国家最先将物联网工程列为战略新兴专业，随着物联网技术的不断发展以及产业布局的不断完善，欧美等发达国家也相继推出专门的人才培养计划。

从2016年开始，巴黎综合理工学院[2]新设面向工业界的物联网硕士项目，该项目为期两年，不仅提供与工业界紧密合作的教育，还提供高水平的科研训练；既包括了电子、通信、软件方面的技术训练，又结合了与物联网密切相关的法律、社会和经济等知识内容。

此外，学生还须完成一个从想法、到设计、到实践完全属于他们自己的物联网成品。

同年，英国伦敦玛丽女王大学[3]在电子工程与计算机科学学院开设了物联网理学硕士专业，该专业旨在培养擅长充分利用各项技术潜能的专业工程师，满足信息化新领域对技术人才的需求，培养的必备技能包括：设计制造新型交互产品；与规模更大范围更广的系统进行交互；获取、融合和处理数据等。

物联网协同创新发展的研究综述

内关于物联网的研究日渐升温，伴随着协同创
收稿日期：２０１３－０４－０３
物联网定义为：在智能空间中，具备相关特性
作者简介：张爽（１９８１一），女，副教授，主要研究方向为企业管理、人力资源管理。吴莹莹（１９９０一），女，硕士研究生，主要研究方向为人力资源管理。赵波（１９７１一），女，教授，主要研究方向为人力资源管理。基金项目：江苏高校哲学社会科学研究重点项目“ 江苏物联网发展的协同创新研究” （２０１２ＺＤＩＸＭ０３２）
念、问题与对策、机制与模式等方面的研究现状
进行综述，并对今后的研究方向做一探索。
一
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
、
物联网发展的相关研究综述
１．物联网的概念界定已有相关国际组织对物联网（Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ）进行了具体的概念界定。ＩＴＵ（国际电
年８月，时任国务院总理温家宝在江苏无锡明确要求尽快建立中国的传感信息中心，即“ 感知中国” 中心，物联网被正式列为我国新兴战略性产业之一，成为科研、标准化、教育、产业等各领域的热点 ¨ ｊ３。２０１１年４月，时任中共中央总书记胡锦涛在清华大学百年校庆上提出： “ 要积极推动协同创新，通过体制机制创新和政策项目引导，鼓励高校同科研机构、企业开展深度合作，建立协同创新的战略联盟，促进资源共享，联合开展重大科研项目攻关，在关键领域取得实质性成果，努力为建设创新型国家作出积极贡献。 ” ＿２随着国家对物联网的关注度的不断提高，国