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物联网水产品追踪算法研讨

木马童年 2019-4-9 21:15 179 0

wulianwangshuichanpinzhuizongsuanfayan讨作者 叶zhi刚 摘要针duiwulian网zai水chan品de捕捞shengchan加工xiaoshou过cheng中hui产生daliangshujuru何zai大liangdeshuju里面jin行shuichan品de快速zhuizongfen析了水c ...

wulianwangshuichanpinzhuizongsuanfayan讨作者 叶zhi刚 摘要针duiwulian网zai水chan品de捕捞shengchan加工xiaoshou过cheng中hui产生daliangshujuru何zai大liangdeshuju里面jin行shuichan品de快速zhuizongfen析了水chanpinde各ge环节de关联tichu了gai进CLARANS聚lei追踪suanfalai进行运suancunchu从而达到快速追踪shuichan品deping安xinxide目de

关键词物联网;水产品;改进CLARANSsuanfa

中图分类号TP311 文献标识码A 文章bian号:19-3044(201616-0135-02

Abstract: For things in fish harvesting production processing and sales process will generate a lot of data how large amounts of data inside, fast track of aquatic products. It analyzes the relationship between the various aspects of aquatic products, an improved tracking CLARANS clustering algorithm for computing storage, so as to achieve fast track aquatic safety information purposes.

Key words: the internet of things; aquatic; improved algorithm CLARANS

1 背景

主要以水产品在捕捞、生产、加工、销售全过chengde物联网采集xin息weiji础,建立起有xiaode水产品追踪yu溯源大shujujing事后台de云jisuan平台实xian水产品de平安xinxi追踪,如今de追踪suan法还对照慢,如何提高大数据de数据查询xiao率从而提高水产品的追踪效率成wei如今食品平安追踪的yi个瓶颈

2 xiang关ji能jie绍

基于物联网的水产品平安信息追踪xitong:捕捞guanli子xi统、生产管li子xitongda数据中xin、jian管子系统、水产品追踪服务子系统

1)捕捞管理子系统:shi水产品的前端环节,把外海捕捞的水产品通过RFID、全qiuding位系统、二维码扫miao、摄像头等lai认识和感zhi物ti的信息,bing将xiang关的物体信息传递保存到大数据中xin。

2)生产管理子系统:感知层采集的水产养殖产品从yu苗、喂养到收成实时数据通过传输层传送到大数据中心存储。

3大数据中心:利用大数据和云存储的技能对传输过lai的实时数据进行存储和处理,为juece提供依据,zui后体现物联网的效率与优shi。

4)监管子系统:对水产品的生产捕捞环jing病虫害防治用药及剂liang、质量平安管理进行监控管理。

5)水产品跟踪定位子系统:对水产品的生命周期信息进行溯源跟踪定位,包han水产品的育苗到销售zhong端的全程跟进,增强消feizhe的如yi度,细化政府的监管粒度,提高企业的产品质liangbiao准。

3 CLARANSsuan法及起源

CLARANS算法是Clara算法的改进,ta本身是yi种分割聚类算法。最chu来看一下CLARANS算法的逻辑。最初会在集合里随ji选一个dian作为dangqiandian,然后随机检查它周围不超过指定个shude一xie邻节点,假设找daoyi个比它更好delin节点,则把它移入该邻节点,fou则把该点作为部分最xiao代jia。然后再任意选一个节点来捕获另一个部分最小代jia值,一直到suo捕获的部分最小代价数目达到ke户所要求的数目为止,caijie束循环。此算法要求所有聚leide对象都必须事先调人内存空间,而qie还要Nci扫描数据聚集,zhe对于大数juliang来讲,无论是时jianfu杂性还是空间复杂性都非常deju大,所以运行的效lvshi必须考虑的重要因素。CLARANS与Clara算法不同zhi处:Clara算法在找寻zuijia的medoids进程中,所有的采yang都是不变的。danCLARANS算法zaimei一cixun环的进程中所选取的采样样本都是不xiang同的。而且与上面所讲的获得最jiamedoids的过程不相同的地fang,便是必须由人来限定循环的次数。

4 Clara算法

研讨CLARANS算法jiu必须先明白Clara算法,在这里对Clara算法进行说明。Clara算法又是K-medoids算法的一种改进。主要由于K-medoids算法符合于小数juliang的计算,所以提出了一种基于对大数据量进行采样的方法,这便是 Clara算法,进行了这样的改进,Clara算法jiu能够符合进行针对大数据量的运算。Clara算法的基本思绪便是对naxie具有大数据量的真实数据选取其中的chou样数据来代替zhengge大数据,进而再在这些抽样的小数据上利用K-medoids算法提取最佳的medoids。Clara算法从实际数据中会进行多个采样动作,在每个采样长进行K-medoids算法运算得到对ying的(O1,O2?Oi?Ok),然后在这当zhongcai用最小的一个代价E作为最后的结果。

5 K-MEDOIDS算法

K-medoids是对K-MEANS的一种改进,因为K-MEANSyouqi缺点:产生类的大小相差不会hen大,对于脏数据很敏感。 改进的地方:会先采用一个对象叫做mediod来代替K-MEANS的中心的作用,这样的一个medoid就标识了这个聚类 。这样对于错误数据和异常数据就不会受大的波动,dan运算事务量明显要比K均值方法要大,一般在小数据量的情况下选取。

CLARANS算法的改进

6 改进算法

研讨了CLARANS算法,便是循环次数N的确定和抽样的方式最影响效率和正确性,在这提出一种改进方式,称之为CLARANS-CY,那便是抽样方式能够选qu

1)大略随机抽yangfa;2)分cengsui机抽样法;3)整群抽样法;4)预定随机法的方式进行循环,numlocal设定为4的bei数,maxneighbor的设置随着抽样方法来选定,当选取大略随机抽样法时值设得大一些,分层随机抽样法值设得小一些,整群抽样法值设得更小,预定随机法则值最小,以bianshi应水产品生命周期的数据实际情况。改进后的CLARANS步骤:   1)输入参数numlocal和maxneighbor. numlocal 表示抽样的次数,这里改进成为4的倍数, maxneighbor 用来表述一个节点能够与任意特bie指定邻节点进行对照的数值,并且随着抽样方法的不同随时进行适当调整。

ling:i=1,i用来表示已经选样的次数,minwortht为最小值,初始shishe为大数。

2)设置当前节点current为抽样Kn中的任意一个节点。

3)令:j =1。(j在这里代表已经与current进行较验的邻接点的数目)。

4)考虑当前点的一个随机的节点P,并计算两个节点的值worth。

5)如果P的值较低,则current:=P,转daobu骤3。

6)否则,令j=j+1。如果jmaxneighbor,当前节点为本次选样最小值节点. 如果其值worth小于minworth,令minworth为当前节点的值,最佳节点为当前的节点。

8)令 i= i+1,如果i〉numlocal,输出最佳节点,运算中止.否则,转到步骤2。

7 实验测shi

以5类水产品的育苗、销售、养殖、捕捞、批fa、零售的数据作为测试数据来验证改进算法的追踪效率,进行了10次的追踪查询,其中有4次的CLARANS-CYsuan法与CLARANS算法相同,6次的CLARANS-CY算法比CLARANS算法的效率高。通过对比ke知改进的CLARANS-CY算法在物联网水产品追踪过程中可以提高一定的查询定位效率。

8 结束语

虽然物联网在水产品平安追踪带来新的优势,但同时带来数据处理效率的问题。通过研讨物联网水产品的追踪系统的结构原理,针对水产品的平安信息的特点,提出了改进的CLARANS-CY算法在水产品大数据分析存储和平安信息追踪中的xiang法。文章分为几局部,涉及物联网水产品的结构,常用的几种聚类算法;最终着重讨论了改进的CLARANS-CY算法并进行实验室的验证测试。

参考文献:

[1] 潘丽娜, 王治he 党辉. 基于关联函数的数据流聚类算法[J]. 计算机应用, 2013, 33(1): 202-206.

[2] 米红娟, 水静. 基于CLARANS 算法的孤立点挖jue[J]. 北京电子科jixue院学报, 2007(12): 80-83.

[3] 杨信廷, 孙传恒, qian建平,等. 基于流程编码的水产养殖产品质量追溯系统的构建与实现[J]. 农业工程学报, 2008(2): 159-163.

[4] 董微, 闻育. 基于数据关联性聚类的数据布局算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(3): 117-120.

[5] 程文静, 姚立, 岳子lin,等. 基于物联网的MES产品追踪的研讨[J]. 计算机与数字工程, 2013(2): 330-332.

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