데이터 수집 및 모델링 방법을 추적 지향 개체 네트워킹에 대 한 연구

데이터 수집 및 모델링 방법을 추적 지향 개체 네트워킹에 대 한 연구

중국 농업 대학교의 키릴

주요 공헌과 연구의 혁신은 다음과 같습니다: (1)이이 종이 제안 WSN에 따라 추적 데이터 수집의 방법 및 SPC, 감지 데이터 수집의 효율성을 개선 하 고 모니터링 네트워크의 수명 연장에 따라 시간 도메인 압축 방법. WSN에 의해 개발 된 소프트웨어 및 하드웨어 프로토 타입에 따라, 테스트 결과 표시는 통신 링크는 신뢰할 수 있는, 센서 노드는 신선한 농산물, 신선한-계속 프로세스 환경에 호환 센서 하드웨어 호환성은 좋은: SPC를 바탕으로, 향상 된 X-RS 감지 데이터 시간 도메인 압축 알고리즘 및 임계값 값, K-슬립 평균 알고리즘에 비해, 같은 작업량에 SE의 고정 시간 시리즈는 최고 이며 2 시간 시리즈 부드럽게 TC 값이 에너지 소비를 최적의 닫고 알고리즘은 좋은 밸런스와 적응성. (는 다른 사용자의 데이터 세분성 요구 사항을 만족 2) 추적 시스템 모델링 방법을 지향 세분성 등급은 제안 된다. 구조적 패턴 인식, 기본 건설 모델의 12 종류에 따라 회고전 장치와의 변화를 설명 하기 위해 관계형 대 수, 데이터 저장 구조와 패턴 프리미티브의 알고리즘에 기반 설계, 그리고 공식 설명 문법과 문법 문장 생성 알고리즘 2-형식 문법에 따라 건설. 향상 된 푸시 오토 마 타를 기반으로 하는 세분성 프로토콜 등급 방법 과정 냉동된 tilapia 슬라이스 처리, 세미 혀 유일한 문화, 슬라이딩의 쇠고기 가축 사육 및도 축 처리 예를 들어 확인, 결과 나타났다는 위의 공급 체인, 프로토콜 강도 등급 데이터 44.8 99.4%, 있었고 법령 힘 작은 공급 체인 구조 정보 주요 농산물의 생산 흐름에서 가장 높은. (3) 회고전 통합된 서비스 플랫폼 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 수준 추적 서비스를 실현 하도록 설계에 따라. Hadoop을 기반으로, 기술 아키텍처, 서비스 엔진 및 플랫폼의 아키텍처 설계에 따라, 신선한 농산물, 문서 표준화, 위험 추적, 정확한 리콜, 물류 모니터링, 핵심 조기 경보, 예보, 품질 등 선반 관리 공급망의 각 단계에서 추적 데이터의 잠재적인 가치를 식별 및 재고 최적화 / 감소 결정 모델 병렬화를 구현 하 고 Ubuntu10.0.4 운영 체제 및 Hadoop0.20.0 병렬 컴퓨팅 환경. 산업된 양식 및 콜드 체인 물류 표시는 플랫폼 데이터 수집, 수 산물의 체계적인 평가에 플랫폼 구현 정보 추적 및 지능형 의사 결정 신선한 농산물의 공급 체인 관리 수준 향상.

데이터 수집 및 모델링 방법을 추적 지향 개체 네트워킹에 대 한 연구