物联网追溯系统及数据处理

数据流处理技术是目前的研究热点，掌握数据流处理技术有助于更好地研究利用大数据，挖掘出数据背后潜在的价值。 本书围绕物联网追溯系统的研发及数据流处理过程中的聚类、追溯、预测与建模关键技术进行了研究。全书共6章，第1章是绪论，主要介绍物联网的概念及中国农业物联网产业化发展现状及其国内外大数据的研究现状和热点。第2～5章，主要极少数据流聚类算法、数据流追溯方法、数据流预测方法、数据流预测方法、数据流建模方法。第6章，介绍了物联网追溯系统的研发和软硬件环境配置，并对本书的主要内容进行总结和展望。

这是一本专注于物联网追溯系统研发及数据流处理过程中的聚类、追溯、预测与建模关键技术的研究专著。全书共6章，首先介绍了物联网大数据的概念与特点，国内外大数据研究热点，以及数据流聚类的特点与挑战。接着，深入探讨了传统数据流处理方法的局限性，以及不确定数据的定义与分类。 在数据流处理方面，书中详细介绍了数据流聚类方法的研究，包括基于高斯混合模型的数据流聚类方法研究，以及数据流追溯方法的研究，包括基于不确定数据的数据流追溯方法的研究。同时，还研究了数据流预测方法，如基于灰色模型的数据流预测方法。此外，书中还详细介绍了猪舍环境监控系统的设计，以及物联网追溯系统的研发。 书中还对不确定数据的数据流追溯方法进行了深入研究，提出了一种基于不确定数据的数据流追溯查询方法，对数据流的中间过程的动态演化给出了一种理论上的量化方法，解决了数据流追溯中缺乏定量评价模型的问题。 在数据流计算过程方面，书中提出了数据流计算过程的有向无环图描述，为我们提供了一种直观、图形化的方式来理解数据流在计算过程中的流动和变化。 在农业物联网产业化现状方面，书中详细描述了中国农业物联网产业化现状，包括农业物联网技术的应用