基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Research on the data mining of ship big data platform based on internet of things
  • 作者:高明浩
  • 英文作者:GAO Ming-hao;Rizhao Polytechnic;
  • 关键词:大数据台 ; 物联网 ; 传感器融合 ; 数据挖掘
  • 英文关键词:big data station;;internet of things;;sensor fusion;;data mining
  • 中文刊名:JCKX
  • 英文刊名:Ship Science and Technology
  • 机构:日照职业技术学院;
  • 出版日期:2018-01-23
  • 出版单位:舰船科学技术
  • 年:2018
  • 期:v.40
  • 语种:中文;
  • 页:JCKX201802067
  • 页数:3
  • CN:02
  • ISSN:11-1885/U
  • 分类号:204-206
摘要
海上监测平台通过传感器网络获取大量的海洋环境数据和船舶航行数据,由于作业平台的网络不稳定,数据来源广、类型多,不便于管理,因此,设计合理的船舶数据平台管理系统有重要意义。本研究充分结合物联网技术和传感器融合技术,对船舶大数据平台的数据管理和数据挖掘进行了系统的研究,并设计了一种聚类数据挖掘算法和数据挖掘引擎。
        Marine monitoring sensor network platform through access to a large number of marine environmental data and navigation data, as the operation platform of the network is not stable, data sources, types, not easy to manage, so it has important significance in ship data platform management system design. In this study, the data management and data mining of ship big data platform are systematically studied with the combination of Internet of things technology and sensor fusion technology, and a clustering data mining algorithm and data mining engine are designed.
引文
[1]田海东,李静,陆菊康.OLAP数据挖掘引擎算法的设计与实现[J].计算机工程与设计,2004,25(12):2321-2323.
    [2]张健.基于MS聚类分析模型的数据挖掘应用研究[J].中国科技投资,2012(36):41-41.
    [3]闫建红.企业智能化Web商务数据挖掘引擎算法设计与实现[J].计算机工程与设计,2007,28(4):926-928.
    [4]REDNER R A,WALKER H F.Mixture densities,maximum likelihood and the EM algorithm[J].Siam Review,1984,26(2):195-239.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700