《物联网智能信息处理》课件第四章 物联网的智能信息处理-第一节-checked.pptx

1、目录4123基于贝叶斯网络的神经网络法基于贝叶斯网络的神经网络法0信息融合技术信息融合技术粗糙集信息处理粗糙集信息处理5信息的跨系统交互信息的跨系统交互信息处理的定义与目标信息处理的定义与目标4.1信息处理的定义与目标信息处理的定义与目标 4.1.1 信息及信息技术1.信息的十大特征 4.1.1 信息及信息技术2.信息技术感测技术感测技术获取信息的技术。通信技术通信技术传递信息的技术。计算机技术计算机技术处理信息的技术。控制技术控制技术利用信息的技术。信息技术 相对其他3项，计算机技术处于较为基础和核心的位置，当前信息技术的基本特征就是计算机程序控制化，其优点：能够可靠地长期运转、技术进步快、

2、便于构造大系统。4.1.1 信息及信息技术2.信息技术 计算机技术产生以来，信息技术有了突飞猛进的进步，它的应用已渗透到社会各行各业、各个角落。40s人工神人工神经网络经网络思想思想50s-60s语音识别；语音识别；动态规划与动态规划与线性预测分线性预测分析技术析技术1965模糊集模糊集合的概合的概念念1975遗传遗传算法算法数据（信数据（信息）融合息）融合技术技术80s信息技术在记忆、计算等方面能力已超过人脑，但在文字识别、语音识别、模糊判断、模糊推理等方面，仍逊于人脑。人们开始研究智能理论与技术，探索人脑信息处理机制，以便用机器更好地模拟人脑功能，为信息技术的智能化提供基础。4人们通过视觉

3、、听觉、味觉、触觉、嗅觉等感官器官感知外部世界的能力对外部信息及由思维所产生的知识的存储能力用于对记忆的信息进行处理能力通过指导、实践等来丰富自身的知识和技巧的能力在各种环境下都能保持同等效率的能力可以将所反馈到的信息输出的能力感知能力感知能力记忆和思维能力记忆和思维能力学习能力学习能力自适应能力自适应能力行为能力行为能力记忆和思维是人有智能的根本原因感知是智能活动的必要条件 4.1.2 智能理论及其发展1.智能的本质5 4.1.2 智能理论及其发展2.智能信息处理的产生和发展BI在94年的WCCI会议中，Bezdek在“什么是计算智能”的报告中提出：智能有三个层次。第一层是生物智能（第一层是

4、生物智能（Biological Intelligence）AICI第二层是人工智能（第二层是人工智能（Artificial Intelligence）第三层是计算智能（第三层是计算智能（Computational Intelligence）由人脑的物理化学过程反映出来，人脑是有机物，它是智能的物质基础。非生物的、人造的，常用符号表示，AI的来源是人的知识精华和传感器数据。由数学方法和计算机实现，CI的来源是数值计算和传感器。BIAICI62.智能信息处理的产生和发展计算神经网络是一个最底层最基本的环节，也是CI的一个重要基石，主要用于模式识别。模糊集和模糊逻辑是CI到AI的平滑过渡。AI是CI

5、到BI的中间过渡从复杂性看也存在三个层次：B（有机）A（符号）C（数值）4.1.2 智能理论及其发展7 4.1.2 智能理论及其发展3.智能理论n经典人工智能经典人工智能研究始于1956年，主要目标是应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等的能力。当机器对某些问题有了求解能力后，以后遇到这类问题时，会自动找出正确的解决策略问题求解 故障诊断 数学定理证明 模糊问题判断推理 知识的自动积累 根据执行情况修改计划 根据一些简单的数学概念和公理做出数学猜想学习8 4.1.2 智能理论及其发展3.智能理论n计算计算智能智能 随着人工神经网络理论出现新的突破，基于结构演化的人工智能理论计算智能理

6、论迅速成为人工智能研究的主流。人工神经网络遗传算法演化程序局部搜索模拟退火计算智能主要依赖生产者提供的数字材料，而不是知识；它主要借助数学计算方法（特别是与数值相联系的计算方法）的使用。CI本身内容具有明显的数值计算信息处理数值计算信息处理特征 CI强调用计算计算的方法来研究和处理智能问题智能问题9 4.1.2 智能理论及其发展3.智能理论n其他智能理论其他智能理论模式识别模式识别 模式：对认知事物的概括 方法：模式匹配法、统计法和结构法数据挖掘数据挖掘 以数据仓库为基础，从大量的数据中提炼内在联系和本质规律智能体智能体 代表一切具有智能的实体的抽象名词 每个智能体都是主动地、自治地工作，但不

7、单独存在，而是协同工作10 4.1.2 智能理论及其发展4.智能信息处理系统一般来说，智能信息处理系统可以划分为两大类：基于传统计算机 基于神经计算（人工神经网络信息处理系统）明确定义问题或概念 无明确数学模型 逻辑符号推理 神经元连接机制模拟人类智能 独立存储器 分布式存储信息，强鲁棒性 冯诺依曼计算机思想 网络形式并行计算处理计算计算原理原理存储存储记忆记忆知识知识处理处理逻辑逻辑推理推理11 4.1.3 物联网中的信息处理1.物联网中信息处理的挑战海量设备海量设备海量信息海量信息大规模物联网应用中的“信信息孤岛息孤岛”问题语义互操作语义互操作Unique ID的分配与管理合理地对信息表达

8、、存储、检索、共享和处理123 物联网智能信息处理的目标是将RFID、传感器和执行器信息收集起来，通过数据挖掘等手段从这些原始信息中提取有用信息，为创新性服务提供技术支持。信息获信息获取取表达表达量化量化提取提取推理推理12 4.1.3 物联网中的信息处理2.物联网中信息处理的目标与需求 能自由地跨系统信息交互 不存在语义上的障碍语义互操作 组合感知信息提高精度 感知信息互补提高可观察性协同感知 能提供给计算设备关于人和设备环境的情景信息 计算设备能给出相应的反应情景感知n物联网智能信息处理必须考虑“物体”的计算能力。n传感器存储能力有限，而信息的存放位置直接影响着信息处理的位置。n需要普适的数据表达方式解决系统间信息交互的问题，物联网才能得到规模化的应用。13 4.1.3 物联网中的信息处理3.物联网中智能信息处理的途径与方法 物联网智能信息处理同互联网中的其他智能信息处理方法有很多相似之处。同时物联网也有自身的特点，相比之下其挑战更大。信息空间信息空间 建立信息空间模型，将传感器采集到的信息映射到这些信息空间中去，作为智能信息处理的输入，进行后续操作。信息量化信息量化 通过信息量化工具，针对不同的任务，对信息进行量化。再从海量信息中选择最合适的信息集合来进行数据融合。智能信息处理方法智能信息处理方法动态贝叶斯网络扩展的卡尔曼滤波D-S证据理论粗集理论