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  • 物联网智能数据处理技术

    千次阅读 2020-01-02 18:32:15
    下面我们就来介绍一下管理服务层的智能决策功能——基于对物联网数据智能处理技术。 物联网数据的特点——要处理数据,先要认清数据 海量 假如无线传感器网络中有 1000 个节点,每个传感器每分钟传输的数据是 1...

    它是属于哪一层呢?自然是应用层中的管理服务层。下面我们就来介绍一下管理服务层的智能决策功能——基于对物联网数据的智能处理技术。

    物联网数据的特点——要处理数据,先要认清数据

    1. 海量
      假如无线传感器网络中有 1000 个节点,每个传感器每分钟传输的数据是 1KB ,那么每一天产生的数据是 1.4 GB,但是现实是,对于实时性要求高的智能工业、智能电网、智能交通等系统,每天产生的数据量可以达到 TB量级,(我觉得这都少了,一个智能交通,那是一个城市的数据啊)

    2. 多态
      这个词相比学过编程语言的人都不会感到陌生,指的是子类继承父类的属性与方法,可以具有与父类不同的数据类型或表现出不同的行为。(全为了复习)

    在物联网中,当一个物体通过一个传感器节点时,传感器节点可以通过感知物体产生的压力、振动、磁场声音等区分目标是人还是坦克或直升机。 即在一个传感器节点,我们需要使用多种传感器去观测不同的数据。而不同类型的数据有不同的数值范围、不同的表示格式,不同的计量单位、不同的精度。这就是物联网的多态性。

    1. 动态
      实时、动态

    2. 关联
      都在一个大的系统中, 物联网的数据之间不可能是相互独立的, 一定存在着关联性。
      数据是感知设备对外部世界信息的一种数字化的表达,只有对数据赋予一个特定的背景,我们才能理解数据所表达的含义; 只有按照一定的规律,我们才能从大量信息中挖掘出有用的知识;有了正确的知识,我们才知道如何智慧处理外部世界的问题。

    数据是脱离应用背景的,信息是附加之后的。 知识是规律性的,能够从特殊推向一般的。在这里插入图片描述

    物联网数据处理的关键技术

    面对物联网数据海量、多态、动态与关联的特征,物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术。

    1. 海量数据存储

    (1)物联网数据存储的重要性
    如何利用数据中心与云计算平台存储物联网的海量数据、如何充分地利用好物联网信息,同时又要实现对隐私的保护,这是物联网数据处理技术首先要面对的一个重要问题。

    (2)物联网数据存储的模式
    在物联网中,无线传感器网络的数据存储具有代表性,无线传感器网络存储监测数据的模式主要有两种:分布式存储集中式存储

    分布式存储
    在分布式存储方式中 , 网络传感器节点分为三类: 中继节点、存储节点与汇聚节点(属于我们之前看到的无线传感网络的传感器节点和汇聚节点这两部分涉及存储,无管理节点),

    • 存储节点除了能够感知和传递数据之外,还能够存储数据。
    • 中继节点只能感知和传递数据,不能存储数据。中继节点采集到数据,它就向汇聚节点方向传送,如果下一个节点也是中继节点,就继续转发数据,如果是存储节点,那么数据就存储在存储节点之中。
    • 当汇聚节点接到一个查询命令时,该查询命令会分发到网络之中。存储节点负责回复查询结果,因为中继节点没有数据的存储,所有不参加回复过程。

    优点: 分布式存储结构的优点是,通常用户只会对某一部分数据感兴趣,因此数据查询过程限制在汇聚节点和存储节点范围内,可以减少不必要的大范围查询的通信量,节约能量。
    缺点: 一旦存储的数据量超过存储节点的能力,就会造成数据丢失; 同时存储节点本身能量消耗较大,一旦存储节点能量耗尽,就会导致网络不能正常工作。

    集中式存储
    在集中式存储结构中不设存储节点,网络中所有的数据都发给汇聚节点(集中式,只有一个中心,那就是汇聚节点)。查询也限制在汇聚节点。

    优点: 所有采集的数据都存储在计算和存储资源配置较高的汇聚节点,计算工作量较大的查询任务由汇聚节点承担, 不需要分散到整个网络中的中继节点。

    不足: 由于所有数据都必须通过多跳的传感器节点多次转发, 因此中继节点不能够保证转发数据不被丢失,不能够解决数据重复与冗余,以及数据转发过程中的能量优化问题(毕竟转发也需要能量),数据如果很多很多,这个可靠性和效率是个大问题。

    2. 数据融合(Data Fusion)

    针对物联网数据的多态性,我们需要研究基于多种传感器的数据融合技术,综合分析各种传感器的数据,从中提取到有用的信息。

    3. 数据查询、搜索与数据挖掘

    4. 智能决策 ——这可能是带给我最大启发的一个部分

    在人类整个活动中,感知、通信、计算、智能、控制构成了一个完整的行为过程。

    • “智能” 是运用信息、提炼知识、生成策略、认识问题和解决问题的能力,同时“ 智能” 又是生命体的能力标志,是人类生存发展能力的最高体现。
    • 人类通过眼、耳、鼻、舌、皮肤去感知外部世界,获取信息。
    • 通过神经系统将感知的信号传递到大脑,
    • 大脑通过分析、比对,从表象的信息中提炼出相应的知识,升华为处理问题的智能策略;最终大脑将智能策略变化为智能行为,形成“智慧”的处理问题的能力。

    从感知、通信、计算到提炼出知识,再到形成智能策略的过程叫做智能决策。智能决策是物联网信息处理技术中追求的最重要的目标。

    云计算

    云计算有多种分类方法,按照是否对外提供服务可以分为私有云和公有云两类,公有云为用户提供免费或低收费的计算和存储服务,私有云是企事业单位自己运行与使用的云平台,因此也叫企业云或内部云。

    云计算服务提供商提供的服务类型可以分为三种:
    (1)如果我们不想购买服务器,仅仅是通过互联网,租用虚拟主机,存储空间与网络带宽,这种服务方式成为 基础设施即服务。(Iaas)
    (2)再进一步,如果我利用操作系统、数据库、API来开发物联网应用,直接在为我们定制的软件上部署物联网应用系统,那么这种服务方式称为软件即服务(Paas)
    (3)再进一步,直接在为我们定制的软件上部署物联网应用系统,那么这种服务方式称为软件即服务(Saas)

    云计算的主要技术特征
    云计算作为一种利用网络技术实现的随时随地、按需访问和共享计算、存储与软件资源的计算模式, 具有以下几个主要的技术特征:

    • 按需服务 云可以根据用户的实际计算量与数据存储量,自动分配CPU的数量与存储空间大小,从而避免因为服务器性能过载或冗余而导致服务质量下降或资源浪费。
    • 资源池化,利用虚拟化技术,云就像一个庞大的资源池,可以根据用户的需求进行定制,用户可以像用水和电那样使用计算与存储资源。计算与存储资源的使用、管理对用户时透明的。
    • 服务可计费 云可以监控用户的计算、存储资源的使用量,并根据资源的使用量进行计费。
    • 泛在接入 用户的各种终端设备,如PC、笔记本计算机、智能手机和移动终端设备,都可以作为云终端,随时随地访问云。
    • 高可靠性 云采用数据多副本备份冗余,计算节点可替换等方法来提高云计算系统的可靠性。
    • 快速部署 云计算不针对某些特定的应用,在云的支持下,用户可以方便地组建千变万化的应用系统,云能够同时运行多种不同的网络应用。用户可以方便地开发各种应用软件,组建自己的应用系统,快速部署业务。
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  • 物联网-物联网智能数据处理技术

    万次阅读 2019-01-20 11:53:12
    物联网数据处理技术的基本概念 物联网数据的特点 海量 动态 多态 关联 从无线传感器网络TinyDB数据库结构中可以清晰地看到物联网数据“海量、动态、多态、关联”的特点 物联网中的数据、信息与知识 ...

    物联网数据处理技术的基本概念

    物联网数据的特点

    • 海量
    • 动态
    • 多态
    • 关联

    从无线传感器网络TinyDB数据库结构中可以清晰地看到物联网数据“海量、动态、多态、关联”的特点

    物联网中的数据、信息与知识

    物联网数据处理关键技术

    • 数据存储
    • 数据融合
    • 数据挖掘
    • 智能决策

    物联网与云计算

    云计算产生的背景

    云计算的分类

    • IaaS—基础设施即服务,只涉及到租用硬件,是一种最基础的服务
    • PaaS—平台即服务,已经从硬件的基础上,租用一个特定的操作系统与应用程序,来自己进行应用软件的开发
    • SaaS—软件即服务,在云平台提供的定制软件上,直接部署自己的应用系统

    云计算的主要技术特征

    • 按需服务—根据用户是实际计算量与数据存储量,自动分配CPU的数量与存储空间的大小,避免服务质量下降与资源浪费
    • 资源池化—利用虚拟化技术,根据需求定制用户使用的计算与存储资源,计算与存储资源管理对用户是透明的
    • 服务可计费—“云”可以监控用户的计算、存储资源的使用量,并根据资源的使用“量”进行计费
    • 泛在接入—用户的各种终端设备,如PC机、笔记本计算机、智能手机和移动终端设备,都可以作为云终端,随时随地访问“云”
    • 高可靠性—“云”采用数据多副本备份冗余,计算节点可替换等方法,提高云计算系统的可靠性
    • 快速部署—云计算不针对某一些特定的应用,用户可以方便地开发各种应用软件,组建自己的应用系统,快速部署业务

    云计算模式

    • 云计算是一种计算模式,它是将计算与存储资源、软件与应用作为服务,通过网络提供给用户

    物联网与大数据

    数据挖掘的基本概念

    透过数据,应用一定的分析方法,从大量数据中提取出一些有价值的信息和知识,这个过程就是“数据挖掘(Data Mining)”

    数据量单位与换算关系

    大数据的特征 

               大数据的“5V”特征

    • 大体量(Volume):数据量达到数百TB到数百PB,甚至是EB的规模
    • 多样性(Variety):数据为各种格式与各种类型
    • 时效性(Velocity):数据需要在一定的时间限度下得到及时处理
    • 准确性(Veracity):处理结果要保证一定的准确性
    • 大价值(Value):分析挖掘的结果可以带来重大的经济效益与社会效益

    大数据研究的价值

    • 2007年图灵奖获得者吉姆·格雷指出:科学研究将从实验科学、理论科学、计算科学,发展到数据科学;“数据密集型科学发现”将成为科学研究的第四范式;科学研究将从实验科学、理论科学、计算科学发展到目前兴起的数据科学
    • 大数据对世界经济、自然科学、社会科学的发展将会产生重大和深远的影响;物联网的大数据应用是国家大数据战略的重要组成部分,结合物联网应用的大数据研究必将成为物联网研究的重要内容

     物联网大数据研究的特殊性

    1. 物联网大数据与一般大数据研究共性的一面

    • 可视化分析—物联网大数据分析的可视化能够以非常直观的形式呈现给物联网用户,更容易帮助不同行业的物联网用户从中提取有价值的知识,帮助科学决策
    • 数据挖掘算法—物联网行业应用关系国计民生与生命安全,对数据挖掘结果的时效性、可靠性与可信性要求很高,必须由大数据专家与行业专家合作研究数据挖掘算法
    • 预测性分析能力—对于物联网应用预测性分析十分重要,需要组织行业专家、物联网专家与大数据专家相结合的研究队伍,研究适应不同行业物联网大数据的预测模型与算法
    • 语义引擎—物联网需要一套新的理论与方法来实现对地理位置分布的各种数据资源进行规范和灵活地组织,方便用户通过关键词、标签关键词或其他输入语义的搜索,提高主动获取知识的能力
    • 数据质量与数据管理—不同传感器感知的原始数据的汇聚,多维数据融合、多用户协同感知与数据质量管理,使得处理之后的结果更能够高精度地反映真实面貌,是物联网大数据研究的重点

    2. 物联网大数据研究个性的一面

    • 异构性与多样性—物联网的数据来自不同的行业、不同的应用、不同的感知手段,有人与人、人与物、物与物、机器与人、机器与物、机器与机器等各种数据,这些数据可以进一步分为:状态数据、位置数据、个性化数据、行为数据与反馈数据,数据具有明显的异构性与多样性
    • 实时性、突发性与颗粒性—物联网感知数据是系统控制命令与策略制定的基础,对物联网数据处理时间要求很高;同时,事件发生往往很突然和超出预判,事先无法考虑周全,物联网感知设备获得的数据很容易出现不全面和噪声干扰,物联网大数据的研究需要注意到数据实时性、突发性与颗粒性的特点
    • 非结构化与隐私性—物联网应用系统中存在着大量图像、视频、语音、超媒体等非结构化数据,增加了数据处理的难度。物联网应用系统的数据中隐含有大量企业重要的商业秘密与个人隐私信息,数据处理中的信息安全与隐私保护难度大

    未来展望

    • 未来的各种物联网应用,以及从个人计算机、笔记本计算机、平板电脑、智能手机、GPS、RFID读写器、智能机器人、可穿戴计算等数字终端设备装置,都可以作为云终端在云计算环境中使用,云计算将成为物联网重要的信息基础设施之一
    • 物联网中智能交通、智能环保、智能医疗中的大量传感器、RFID芯片、视频监控探头、工业控制系统是造成数据“爆炸”的重要原因之一,物联网为大数据技术的发展提出了重大的应用需求,成为大数据技术发展的重要推动力之一
    • 大数据对世界经济、自然科学、社会科学的发展将会产生重大和深远的影响,物联网的大数据应用是国家大数据战略的重要组成部分,结合物联网应用的大数据研究必将成为物联网研究的重要内容
    • 大数据应用水平直接影响着物联网应用系统存在的价值与重要性,大数据应用的效果是评价物联网应用系统技术水平的关键指标之一
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  • Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。 集群是指,2台或2台以上服务器构建节点,提供数据服务。单台服务器,无法处理海量的大数据。服务器越...

    以最常使用的Hadoop为例:

    Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。

    集群是指,2台或2台以上服务器构建节点,提供数据服务。单台服务器,无法处理海量的大数据。服务器越多,集群的威力越大。

    Hadoop类似于一个数据生态圈,不同的模块各司其职。下图是Hadoop官网的生态图。
      在这里插入图片描述

    Hadoop的LOGO是一只灵活的大象。关于LOGO的来源,网上众说纷纭,有人说,是因为大象象征庞然大物,指代大数据,Hadoop让大数据变得灵活。而官方盖章,LOGO来源于创始人DougCutting的孩子曾为一个大象玩具取名hadoop。

    从上图可以看出,Hadoop的核心是HDFS,YARN和MapReduce,下面和大家讲一讲,几个主要模块的含义和功能。

    1、HDFS(分布式文件存储系统)

    数据以块的形式,分布在集群的不同节点。在使用HDFS时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点从获取的,只需像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。

    2、MapReduce(分布式计算框架)

    分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去操作,每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。大家可以结合下图理解MapReduce原理:
      在这里插入图片描述

    计算机要对输入的单词进行计数:

    如果采用集中式计算方式,我们要先算出一个单词如Deer出现了多少次,再算另一个单词出现了多少次,直到所有单词统计完毕,将浪费大量的时间和资源。

    如果采用分布式计算方式,计算将变得高效。我们将数据随机分配给三个节点,由节点去分别统计各自处理的数据中单词出现的次数,再将相同的单词进行聚合,输出最后的结果。

    3、YARN(资源调度器)

    相当于电脑的任务管理器,对资源进行管理和调度。

    4、HBASE(分布式数据库)

    HBase是非关系型数据库(Nosql),在某些业务场景下,数据存储查询在Hbase的使用效率更高。

    关于关系型数据库和菲关系型数据库的区别,会在以后的文章进行详述。

    5、HIVE(数据仓库)

    HIVE是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以用SQL的语言转化成MapReduce任务对hdfs数据的查询分析。HIVE的好处在于,使用者无需写MapReduce任务,只需要掌握SQL即可完成查询分析工作。

    6、Spark(大数据计算引擎)

    Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

    7、Mahout(机器学习挖掘库)

    Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库

    8、Sqoop

    Sqoop可以将关系型数据库导入Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中

    除上述模块外,Hadoop还有Zookeeper、Chukwa等多种模块,因为是开源的,所以未来还有出现更多更高效的模块,大家感兴趣可以上网了解。

    通过Hadoop强大的生态圈,完成大数据处理流程。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据处理引擎Spark与Flink大比拼
    http://www.duozhishidai.com/article-6947-1.html
    企业如何实现对大数据的处理与分析?
    http://www.duozhishidai.com/article-5030-1.html
    大数据时代,最适合大数据处理的编程语言有哪些?
    http://www.duozhishidai.com/article-1823-1.html


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  • PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法1数据预处理目标数据预处理常用方法 本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习,因此整理为...

    PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法1

    本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习,因此整理为文字版,方便阅读和笔记。
    公开课视频地址


    本堂课的主要介绍数据处理的宏观的目标,就是要降低工业场景中建模的3B问题,然后介绍一些常见的数据处理的方法,包括工矿分割数据清洗,针对运动数据的质量检测,还有数据规划样本平衡数据分割等等。

    数据预处理目标

    对于数据处理来说,核心目标就是要降低工业场景中数据3B问题对后续建模过程的影响。2015年,李杰教授对工业场景工业大数据分析的几个挑战做了一个非常精辟的一个概括:在工业场景里主要有Broken、Bad Quality、Background这三个B的挑战。
    第一个Broken是指数据的碎片化,在现场的工业环境之中,数据是分散在很多个信息系统中的,包括常见的这种SCADA系统,还有可能一些震动的CMS系统,还有管理工单ERP等运维辅助相关的系统数据,很难像互联网场景那样规整。
    第二个挑战是数据的质量很差,同样也是来源于工业环境的特殊性,环境比较恶劣,所以采集出来的一些数据的噪声,包括有时会存在很多异常点的现象,有的时候还是非常严重的。
    第三个问题是Background,我们称之为数据的背景性,就是说采集上来数据是受到设备的参数、运行工况、运行状态,环境等很多背景信息的影响,甚至包括传感器安装的位置,这些都需要在数据处理的阶段都加以整体化的考虑。
    所以,在数据做预处理的时候,几个最核心的目标就是要能够把这3B问题尽可能的降低,从而使得后面的建模过程更加的顺畅,而且达到模型理想的效果。
    总结下来数据处理的目标:第一个是要在这个阶段检测数据的质量,不管是传感器采上来的数据,还是主控系统接出来的数据,还是震动信号,要确保接下来在建模过程中的异常数据的干扰是非常小的,要在这个阶段把数据质量尽可能保证住。
    第二个目标就是要在这个过程中去识别数据的一些背景信息,包括刚刚提到的一些运行状态,或者叫工况,要在这个阶段能够把不同的工况分割出来,而且有些时候要对不同工况下的数据做一定的标准化处理,以便后面的一些特征提取等建模工作。
    第三个任务就是要在这个过程中整合碎片化的数据,包括比较常见的数据对齐的问题,比如刚刚举到这个例子,在传感器中,在控制器中,在其他的外接系统中采集出来的不同的数据,不同信息系统中提供的数据,要做数据的对齐和整合。
    最后一点就是在数据处理过程中,通过数据的变换来强化数据中能够指导后面建模的线索。比如在风机场景中,我们可能会计算一些叶间速比、风能利用指数等等更能够表征风机运行状态的物理量来辅助后续的建模。所以这个是我们数据预处理的一些目标。

    数据预处理常用方法

    在这一讲中介绍六种常见的数据处理的方法,包括工况分割,数据清洗,平滑,针对振动数据的质量检测,再到数据的规划,数据的样本平衡和数据的分割。 这六种常用的方法并不一定在每一次的建模场景中都需要用到,需要根据自己遇到的问题选择适当的方法来做适当的数据处理。

    1. 数据预处理——工况分割
      工号分割的目的是要把设备在不同运行状态下的数据分割出来,之后做有针对性的特征提取,或者是后续的信号处理。常用的一些用于分割工况的参数,有速度,包括流速转速等;环境的参数,比如湿度温度;负载信息;流程性的信息,包括加工的任务,用户的ID或Recipe的ID等。
      下图是一个典型的工况分割的案例。左图的数据可以明显看到有爬升态的过程,有稳态,有下降过程。通过使用一些其他参数作为工况参数来分割这个数据之后,可以得到右边的三个分割段,分别是两个暂态:爬升过程和下降过程,还有一个稳态的过程。得到不同的数据段之后,就可以采用不同的特征提取方法来做处理。比如爬升段,把爬升速度作为一个特征,而稳态看稳定性标准差或是均值等特征。
    2. 数据预处理——数据清洗
      数据清洗就是要把数据中的异常点尽可能的剔除,降低对模型训练的干扰。在数据清洗过程中有几种常用的算法。比如,基于数据分布的算法有One Class SVM、Robust covariance、Isolation forest、Local outlier factor等。在选取异常点检测方法的时候,有时会根据对数据分布的直观的理解去选择,有时也需要做一些尝试;针对时间序列的处理方法,有时候直接用Smoothing方法降低数据造成的影响。比如例图中原始的数据是蓝色的信号,它的波动范围是比较大的,最后通过Smoothing模型,在这个场景中选择的是running mean方法把这一个时间段的平均值取出来,然后作为最后特征。
      典型的案例就是对风机功率曲线做的异常点剔除,实际采集上来的信号的噪声是非常大的(红色标记)。这个就是用One Class SVM方法红色噪点识别出来,经过剔除之后,得到了清洗过的理想的功率曲线(右图),来做后续的风机的性能评估。
    3. 数据预处理——(振动)数据质量检测
      数据质量检测往往针对振动信号比较多。如下图,左边是一段比较正常的振动信号,右边是一段不太正常的振动信号,可能是电磁干扰,或是传感器松动的情况,导致有很多异常点,它的振动信号平均值也比零要偏低一些。常见的质量检测方法,这里列举了一些,包括平均值的检测,RMS值的检测,能量守恒的检测等等。在对振动信号分析之前,也会适当地采用这样的一些方法去检测所分析的对象是否正常。对于不正常的信号,在后面的提取过程中做一些特别的处理,尤其是信号频域分析中做一些特别处理,或者把这一段信号直接丢弃,避免它影响接下来建模的结果。
    4. 数据预处理——数据归一化
      数据归一化的含义是将数据中不同的变量要转换到同样的scale,同样的取值区间。它的目的一个是要提升数据建模的精度。第二是加速整个参数优化求解的过程,尤其是对于SVM支持向量机或者神经网络的建模方法,数据归一化显得特别重要,它的价值是保留数据中的pattern,而弱化取值大小对建模的影响。典型的案例是,CNC机床有不同类型的信号,比如电流信号,震动信号,经过归一化处理之后,可以把他们整合在同一个取值范围下。归一化常见的方法是减去平均值除以标准差。
    5. 数据预处理——数据样本平衡
      数据的样本平衡在工业场景的建模之中会经常用到,因为往往遇到的一个问题是:采集上来数据的标签非常不均等,尤其是针对小概率事件,时长一百小时的数据中可能只有两三分钟的数据是有异常的。所以在这种过程中往往会采用过采样、重采样、欠采样等不同的采用方法去改善数据不同类别之间的平衡性。比如当故障数据很少的时候,用过采样的方法把它的数量增多,或是把正常的数据降采样来保证不同类别数据之间的这种平衡,来提升分类模型建模的效果。比如在下图中,红色数据是故障数据,通过过采样之后,可以把它数据增强,数据的个数增多,然后做最后的建模。
    6. 数据预处理——数据分割
      数据分割是把数据集分割成好几份来分别用作不同的目的。比如常用的生成的三类:训练集、验证集、测试集。训练集就是要训练模型的参数,验证集往往是对模型的参数进行调优,而且可以作为初步评估模型是否准确的数据样本,测试集往往是一类全新的数据,没有在训练和验证过程中出现,是用来得到最后的模型的指标。 在做分割的时候,会采用分层抽样的方法,对于分类模型采用分层抽样的方法来确保训练集、验证集之间不同类型的样本的比例,和整个population的比例是基本保持一致的。

    要注意的一点,在数据预处理过程中,不能盲目的去做一些事情,要在这个过程中加深对数据本身、业务场景本身的理解,由机理驱动,做预处理的工作。

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    万次阅读 2019-02-15 08:46:24
      2019-02-12 17:31:13 导读:随着数字经济的发展,人类...人工智能技术将成为推动社会经济发展的重要基础支撑,将与互联网一样,通过与实体经济的融合,通过各种技术、产品和工具,融入各行各业中,不断改造各...
  • 这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题,以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化,特征归一化及离散特征的编码等问题,同时会附上处理的Matlab程序代码,这篇博文先介绍缺失值的处理,要点...
  • 从语音识别到智能家居,从人机大战到无人驾驶,人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节,带来了一次又...在人工智能领域,它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识...
  • 以下为学长手动整理的关于 智能科学与技术 毕设项目,完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向。 基于深度学习的气温降尺度模型研发 基于图卷积的三维点云场景分割技术研发 基于视频的人脸表情系统研发 ...
  • 智能合约技术简介

    千次阅读 2021-11-27 20:09:45
    由于缺乏可支撑合约自动执行的平台和相关技术, 直到区块链技术的出现, 才使得智能合约这项技术得到应用. 随着区块链的不断发展, 以太坊的出现首次将区块链和智能合约结合, 通过以太坊虚拟机 (Ethereum virtual ...
  • 大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。...目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷
  • 由于近期许智能科学与技术相关专业的同学寻求学长帮助毕设,学长在这里推荐大家一些关于 智能科学与技术 专业的题目,以供大家参考,还有一些选题建议,有任何不明白的都可以问学长哦。 2 选题注意事项 2.1 选择...
  • 一、 引言 大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。...目前主流的大数据处理技术体系主要包括hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技...
  • 大数据时代下的人工智能医疗

    万次阅读 多人点赞 2020-08-06 17:04:45
    大数据时代下的人工智能医疗十问十答 -陆讯 1、怎么理解大数据时代下的人工智能健康医疗? 2、智能医疗相比于传统医疗有什么优势和劣势吗? 3、国内外人工智能医疗的知名公司(医院)有哪些? 4、人工智能在医疗领域...
  • 智能运维发展史及核心技术研究

    千次阅读 2020-12-26 19:42:06
    目前从事基础技术框架研发、云计算研究与应用、智能运维研究与应用等工作。 何支军,工程硕士,毕业于复旦大学微电子专业。现任中国结算上海分公司技术开发部总监,长期从事登记结算技术系统的建设和运维工作。 颜...

空空如也

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智能数据处理技术