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    基于大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證模型研究

    2019-05-22 03:42:46吳俊杰
    關鍵詞:聚類聯(lián)網(wǎng)特征

    吳俊杰

    (泉州信息工程學院,福建 泉州 362000)

    在高校嵌入式專業(yè)教學中,物聯(lián)網(wǎng)課堂教學是重要的基礎性課程,課程的實踐性強,理論原理難,算法和程序也比較復雜,使得物聯(lián)網(wǎng)教學模式的選擇難度較大,需要對物聯(lián)網(wǎng)教學模式進行優(yōu)化改革設計,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術,進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式的優(yōu)化選擇,提高物聯(lián)網(wǎng)教學模式的自動選擇和控制能力[1]。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,建立物聯(lián)網(wǎng)教學模式優(yōu)化選擇模型,結(jié)合創(chuàng)新性的課程驅(qū)動建設,構建物聯(lián)網(wǎng)課程教學模式選擇的大數(shù)據(jù)融合聚類分析模型,結(jié)合交叉式的編譯控制方法,提高物聯(lián)網(wǎng)課程教學模式選擇和控制能力[2]。在創(chuàng)新性的教學模式下,提高物聯(lián)網(wǎng)教學質(zhì)量,對此,提出一種基于大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證模型,采用統(tǒng)計分析方法構建物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)回歸分析模型,結(jié)合數(shù)據(jù)聚類和信息融合處理技術,實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式選擇和實證分析,提高物聯(lián)網(wǎng)教學的質(zhì)量,最后進行實證分析驗證,得出有效性結(jié)論。

    1 物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式統(tǒng)計數(shù)據(jù)及特征分析

    1.1 物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式統(tǒng)計數(shù)據(jù)建模

    為了實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)教學模式最優(yōu)選擇和融合聚類分析,結(jié)合對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)分析方法進行融合性的聚類處理,采用大數(shù)據(jù)挖掘技術,構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式的最優(yōu)融合特征參量分析模型,采用自適應關聯(lián)規(guī)則挖掘方法[3],構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式的數(shù)據(jù)挖掘模型,給出物聯(lián)網(wǎng)教學模式優(yōu)化選擇的大數(shù)據(jù)的相空間分布W,它是一個n×m的物聯(lián)網(wǎng)教學模式優(yōu)化選擇控制矩陣,在物聯(lián)網(wǎng)教學模式優(yōu)化選擇模式下,構建特征分布向量pq,構建概率分布函數(shù)P(ni)={pk|prkj=1,k=1,2,…,m},進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的模糊規(guī)則特征識別,得到物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征分布節(jié)點vi的樣本集合為:

    (1)

    式中C為物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)調(diào)度的任務集,C(vi,vj)為物聯(lián)網(wǎng)教學模式選擇的鏈路控制集。在物聯(lián)網(wǎng)教學模式選擇策略下,得到約束特征量vi與vj間的計算開銷,構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)分段特征檢測方法,得到回歸分析模型為:

    (2)

    式中:p為物聯(lián)網(wǎng)教學模式選擇的條件概率分布個數(shù);n(t)為物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)調(diào)度干擾項;si(t)為物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征量;a(θi)為物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)調(diào)制成分,在物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的特征融合中心構建任務調(diào)度SL集,用模糊聚類分析方法,構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)識別的模糊隸屬函數(shù):

    (3)

    (4)

    式中:kμ(t)為t時刻物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的采樣帶寬;ΔTm(t)為t時刻物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的量化特征集;w為相對權重;Θ為kμ(t)的概率條件。結(jié)合限定穩(wěn)態(tài)條件,進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的均衡調(diào)度,結(jié)合線性回歸分析方法進行數(shù)據(jù)輸出的關聯(lián)規(guī)則挖掘,提高大數(shù)據(jù)的信息融合和最優(yōu)模式選擇能力[5]。

    1.2 數(shù)據(jù)特征提取

    采用非線性時間序列分析方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的特征分析和預測。通過對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的前期統(tǒng)計值,在嵌入式系統(tǒng)教學中分析教學模式優(yōu)化的約束指標參量集,采用相關性檢測方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式的大數(shù)據(jù)融合處理,采用多元回歸分析方法得到物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的輸出更新規(guī)則為:

    (5)

    (6)

    (7)

    式中Xj(t)為第t代物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的模糊規(guī)則集,在數(shù)據(jù)元j的位置進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的量化特征分解,在大數(shù)據(jù)聚類中進行,進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的調(diào)度分析,構建迭代式,構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)單變量時間序列為{xn},用uj(t+1)為[0,1]范圍內(nèi)變化的統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則集,結(jié)合衰減向量分析方法進行相似度特征變化,mbest(t+1)為大數(shù)據(jù)的語義關聯(lián)性特征,得到聚類中心的最優(yōu)位置,用pj(t+1)作為第t+1個聚類中心中統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的模糊約束參量,物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的回歸向量a1和a2,在M維隨機向量中,得到物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征量pg(t)定義為:

    pg(t)=argmin{f(pj(t))|j=1,2,…,n},

    (8)

    式中f(pj(t))為物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)在聚類中心j中的最優(yōu)位置,在最優(yōu)位置中進行特征搜索,得到第t代搜索到的最優(yōu)位置的適應值,對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的量化回歸配置系數(shù)a1和a2由式(9)確定:

    a1=c1r1,

    a2=c2r2,

    (9)

    式中:r1、r2為M維隨機向量;c1為物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則向量集,c2為多徑分布特征量。根據(jù)上述分析,實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的特征提取和模糊調(diào)度,結(jié)合最優(yōu)模式選擇方法,提高對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的特征提取和量化回歸分析能力。

    2 物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式數(shù)據(jù)融合及聚類

    2.1 物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式統(tǒng)計數(shù)據(jù)融合處理

    構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)時間序列{x(t0+iΔt)},i=0,1,…,N-1,采用模糊二自由度控制方法,對物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行信息融合和自適應更新,物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式統(tǒng)計數(shù)據(jù)的信息更新規(guī)則如式(10):

    (10)

    其中

    (11)

    (12)

    采用相關性檢測方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式的大數(shù)據(jù)融合處理,結(jié)合累積方差分析進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式大數(shù)據(jù)聚類[6],對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)時間序列進行Fourier變換,得到x(k),采用主成分分析方法,得到大數(shù)據(jù)信息流的主成分特征:

    (13)

    式中xn為物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的離散特征序列,得到物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的正相關性特征量分量的均值為:

    (14)

    在分散子空間中進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)匹配檢測,提高最優(yōu)模式選擇能力。

    2.2 物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式聚類選擇

    給出物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的模糊聚斂控制函數(shù)為:

    (15)

    式(15)中,物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)預測的負載為Mh,在產(chǎn)生一組聚類屬性特征V后,進行物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)屬性集調(diào)度[7]。采用Sigma檢驗可得物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的判據(jù)為:1)S≥2.00,物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的識別95%概率不成立,原數(shù)據(jù)與分類數(shù)據(jù)具有同類特征;2)S<2.00,物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的識別成立,原數(shù)據(jù)不具有同類特征。

    根據(jù)上述判別條件,構建支持向量機模型,采用Ru,v表示物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)屬性集的模糊集合質(zhì)量,對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)調(diào)度的關聯(lián)規(guī)則屬性為v。Ru,v表示互相關函數(shù),物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)識別的優(yōu)化指標量化集為(RT1,RT2),根據(jù)聚類結(jié)果構建物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式的量化分布集[8],結(jié)合大數(shù)據(jù)模糊聚類控制和信息融合方法,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式構造,得到物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)采樣的有限數(shù)據(jù)集:

    X={x1,x2,…,xn}?Rs,

    (16)

    式中物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)集合中含有n個樣本,樣本xi,i=1,2,…,n,結(jié)合SVM學習方法,得到量化特征關系為:

    (17)

    采用修正的支持向量機學習模型進行到物聯(lián)網(wǎng)教學模式分類器設計,得到物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的分類的特征分布矩陣滿足:

    (18)

    在連續(xù)的有限狀態(tài)空間中構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)分布的數(shù)鏈S={1,2,...,N},生成元數(shù)據(jù)Υ=(rij)N*N,結(jié)合大數(shù)據(jù)模糊聚類控制和信息融合方法,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式構造,得到統(tǒng)計特征量為:

    (19)

    如果其中Δ>0且rij>0,表示物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的時滯項:

    (20)

    結(jié)合最優(yōu)模式選擇方法,實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證檢驗分析。

    3 實證分析與驗證

    為了驗證該方法在實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式選擇和控制中的應用性能,進行實證驗證,采用Matlab進行仿真實驗,有效帶寬Be為12 dB,初始訓練集規(guī)模為200,樣本長度為1 024,采樣頻率fs=5f0=100 kHz,T=10 ms,對物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的采樣規(guī)模集見表1。

    表1 物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)分布集

    根據(jù)上述實驗分析,構建物聯(lián)網(wǎng)教學模式統(tǒng)計大數(shù)據(jù)的聚類分析和融合模型,得到數(shù)據(jù)聚類融合結(jié)果如圖1所示。

    根據(jù)圖1的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證分析,得到統(tǒng)計分布如圖2所示。

    分析圖2得知,采用該方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證分析,統(tǒng)計特征分布具有顯著的正相關性,說明信息融融合度較高,對物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式選擇的置信度水平較高。

    圖1 數(shù)據(jù)聚類融合結(jié)果

    圖2 統(tǒng)計分布值

    4 結(jié)語

    為了提高物聯(lián)網(wǎng)的教學質(zhì)量,提出一種基于大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式實證模型,采用統(tǒng)計分析方法構建物聯(lián)網(wǎng)教學的大數(shù)據(jù)回歸分析模型,在嵌入式系統(tǒng)教學中分析教學模式優(yōu)化的約束指標參量集,采用相關性檢測方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式的大數(shù)據(jù)融合處理,結(jié)合累積方差分析進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式大數(shù)據(jù)聚類,根據(jù)聚類結(jié)果構建物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式的量化分布集,結(jié)合大數(shù)據(jù)模糊聚類控制和信息融合方法,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式構造。研究得知,采用該方法進行物聯(lián)網(wǎng)教學最優(yōu)模式選擇的數(shù)據(jù)融合性較好,說明對教學模式選擇的合理性較為準確,提高了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的教學模式優(yōu)化和控制能力,具有很好的應用價值。

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