当自动化遇到物联网,它们之间的联系是什么?

物联网网络层是在现有网络的基础上建立起来的,它与目前主流的移动通信网、国际互联网、企业内部网、各类专网等网络一样,主要承担着数据传输的功能。网络层主要用于把感知层收集到的信息安全可靠地传输到信息处理层,然后根据不同的应用需求进行信息处理,实现对客观世界的有效感知及有效控制。物联网网络层将承担比现有网络更大的数据量和面临更高的服务质量要求,所以现有网络尚不能满足物联网的需求,这就意味着物联网需要对现有网络进行融合和扩展,利用新技术以实现更加广泛和高效的互联功能。

物联网中连接终端感知网络与服务器的桥梁便是各类承载网络物联网的承载网络包括互联网、移动通信网以及无线低速网和无线宽带网等网络形式。而自动化可以在这一部分承担起信息整合的整合的能力及提供新的网络支撑,即将信息实现一种智能化的分配,让信息能够被筛选出来,不再是杂乱无章的,而这种能力的具备是需要自动化的不断发展,利用其在自动控制系统及信息论及系统工程等理论知识,实现信息的完美分配,自动化方面的信息与网络方面的知识才是支撑物联网网络层搭建的好帮手。自动化将在物联网网络层搭建中承担起一个很重要的地位,因为只有自动化技术的发展与完善才能够为物联网技术的突破与应用带来一个新的局面。

新的物联网时代即将来临,物联网与自动化紧密联系,它们将携手并进,共同迎来属于自动化及物联网的机遇,物联网与自动化将在这个新的时代腾飞。

技术的成熟为物联网提供了现实的基础,主要包括几个方面:传感技术的成熟;随着微电子技术的发展,涉及人类生活、生产、管理等方方面面的;各种传感器已经比较成熟。例如常见的无线传感器(WSN)、RFID、电子标签等发达的网络;网络发展到今天,已经真正进入“信息高速公路”时代,使得我们可以以各种方式接入到网络,如光纤,宽带、WIFI、zigbee等;高速的信息处理能力;计算机软件技术迅猛发展,计算机的存储能力、计算能力还在进一步增强,基于海量信息收集合分类处理的能力大大提高。

从技术的角度物联网共分为四个阶段:第一个阶段是2010年之前单体互联,主要是RFID广泛应用于物流、零售和制药领域。第二阶段是物体互联,无线传感网络技术将会大规模应用,主要是恶劣环境、环保和农业的规模应用。第三个阶段是半智能化,物体和物体之间实现初步互联,物体信息可以通过无线网络发送到手机或互联网等终端设备上,实现信息共享。第四个阶段是,2020年之后,物件进入全智能化,最终形成全球统一的“物联网”。

与此同时,自动化行业也会将进一步繁荣,生活将更智能化。10年前,主要集中在设备领域的针对M2M之间的通信已经出现。10年间,M2M的概念不仅扩展到机器与人、机器与服务等更宽泛的概念,而且还成为“物联网的主要现实形态”,这也带动了在M2M中大量应用的自动化需求。现在,更多的自动化和智能技术已经从M2M应用的工业应用扩展到社会生活的方方面面。自动化需要迎合时代的潮流,努力将各种设备实现智能化,能够连接到“物联网”中,实现物物相连。自动化更需要在这一新时代中能够降低成本和小型化,智能化。

另外,物联网时代的到来,为自动化与物联网带来新挑战。1、资金和成本问题。实现物联网,首先必须在所有物品种嵌入电子标签等存储体,并需安装众多读取设备和庞大的信息处理系统,而这必然导致大量的资金投入。2、、技术标准问题。物联网中非常重要的技术是射频识别技术(RFID),利用该技术,无需人的干预,通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享,而国际社会各公司都在使用自己的标准,因此需要设立标准3、产业化问题,物联网的产业化必然需芯片商、传感设备商、系统解决方案厂商、移动运营商等上下游厂商的通力配合,而在各方利益机制及商业模式尚未成型的背景下,物联网普及仍相当漫长4物联网时代的到来,将为信息安全带来新的挑战。信息储存及安全难以保障,由网络世界延伸到物质世界物联网可以将洗衣机,电视,碎纸机,电灯,微波炉的等等家用电器连接成网,并能通过网络对这些东西进行远程操作。这是一种便捷。但是,随之而来的是:安全威胁也由网络世界延伸到到物质世界。

结语:物联网时代是美好的,但是我们仍然会遇到很多挑战。因为物联网建设不仅仅是技术问题,还将涉及规划、管理、协调、合作等方面的问题,这需要国家层面相应配套政策。同时自动化行业也应把握机遇,发挥自身特长,推动产业发展。物联网与自动化必能相辅相成,共同铸造物联网大时代。

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11.数据挖掘教程:什么是数据挖掘?技术,工艺数据挖掘”的英文缩写是?技术,工艺 什么是数据挖掘? 数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能,使用机器学习,统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销,欺诈检测,科学发现等。 数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的https://blog.csdn.net/qq_22182989/article/details/125719155
12.数据挖掘最常见的十种方法赵哲丽严格说起来,OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术,但是透过在线分析处理工具,使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般,透过图表或图形等方式显现,对一般人而言,感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 8、神经网络(Neural Networks) https://www.cnblogs.com/zhaolizhe/p/6923856.html%20
13.数据挖掘数据挖掘(Data Mining),是电子信息、计算机等工学类专业的一门核心课程。[1][2] 该课程主要讲授了数据的相关概念、数据预处理、贝叶斯分类、决策树分类、k-均值聚类、逻辑回归、关联规则挖掘、数据挖掘实践、支持向量机分类、神经网络分类等内容,[2]帮助学习者了解数据挖掘技术的整体概貌,了解数据挖掘技术的主要应用以https://baike.sogou.com/v215718127.htm
14.数据挖掘的定义是什么?有哪几种挖掘技术数据挖掘的技术,可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据https://zhidao.baidu.com/question/2011431161197027948.html
15.数据挖掘的目的是什么数据挖掘的目的在于但由于数据挖掘是基于历史数据。样本数据总是有限的,因此假设涉及到对未来的预測,那么在数据挖掘过程中就应始终保持对通用模式的警惕(放之四海而皆准的都应该警惕),同一时候也须要防止过渡拟合。 2)数据挖掘的一般过程 A)识别业务机会 数据挖掘的重点的是结果(得到有价值的信息),而不是利用先进的技术。识别业务机会https://blog.51cto.com/u_13303/8789037