文档介绍：仞�.:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:��S腥ū9堋⒉⑾蛴泄夭棵潘徒谎�宦畚牡脑��敫从〖��学校可以采用影印、缩印或其它子复制手段复制并保存学位论文;��?稍市�学位论文被查阅或借阅;��?梢匝�踅涣魑D康模�粗圃�秃徒换谎��论文;��?梢怨ú佳�宦畚牡娜ú炕虿糠帜谌�保密学位论文在解密后遵守此规定��签名:导师签名:日期:业�唬�
摘要基于神经网络的数据分类算法在物联网中的应用物联网是一个新颖的概念,在无线通讯技术迅速发展的背景下,很快成为当下热门的课题。它的基本概念是围绕我们身边广泛存在的各种各样的事物和物体通过全球唯一的地址模式实现彼此互相交流、通讯、协作从而达到共同的目标。物联网是一个很大的概念,通常可以把它看做是现有的互联网的一个扩展,因此它将继承现有网络的很多资源和研究成果。然而,由于数据量的庞大以及资源、环境的限制,也带来了很多未曾出现的问题。本文中研究的数据分类技术就是为了缓解在物联网中庞大的数据维度给数据采集、数据传输以及数据处理带来的压力。数据分类作为数据挖掘中一个重要课题,旨在生成一个分类函数或模型,该函数或模型能把数据映射到指定类别中的某一类。本文选用�神经网络算法来实现数据分类,并且对其工作原理进行了详细的推导。针对该算法存在网络收敛慢和容易陷入局部最小值等缺陷,本文采用了使用可变学习率和加入动量因子相结合方法来改进传统的�算法。在具体的网络训练实验中,发现该改进算法在一定的程度上提高了网络的收敛速度。最终数据分类结果表明,�神经网络在用于物联网中的多维数据进行分类时有着较高的分类成功率。尽管对算法进行了改进,但本文通过实验发现在网络精度下降到一定程度时,收敛速度还是会处于一个很低的程度。并且整个训练所需要的时间在很多特殊的物联网应用中,还是不能被接受的。为此,本文提出了在太原理工大学硕士研究生学位论文
石,它的应用直接加速了物联网的拓展。为了在云计算平台���上实现好的���集群运算平台上进行的网络训练表明,������蟮腂�练时间,这样在很多能源和处理能力受限的物联网基站中,就能用与云计神经网络的基本原理是模仿人的大脑神经元网络,试图能拥有像人一样的智能学习能力以及逻辑分析能力。然而人的大脑拥有��诟錾窬�#�这是当前计算机无法模拟的。但是,我们可以从人脑结构以及学习原理出析,本文发现传统的�神经网络算法有望在未来物联网体系中突破它的计云计算平台下实现�网络训练的方案。云计算技术作为物联网体系的基�算法,本文提出了针对数据分类应用特性的������椒āT诓渴�网络学习算法有效的实现了对传统�算法的并行化分解。对比整个过程所消耗的时间,结果表明云计算平台下的�神经网络能够大大缩短其网络训算技术相结合方式实现神经网络的训练了。发,尽可能模拟出能像大脑一样思考的网络,并且随着计算机性能提升,很多在当前被视为瓶颈的问题,都可能会被解决。结合理论和实验结果分算瓶颈,赢来快速的发展。关键词:物联网,数据分类,�神经网络,云计算,���,�����太原理工大学硕士研究生学位论文
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目录第一章绪论⋯⋯⋯....⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.���课题的研究背景⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....���.�锪M�攀觥��������������������.��莘掷嗉