物联网应用技术导论
第4章 物联网服务与管理技术
1、关系数据库
关系数据库是指采用关系模型来组织数据的数据库。简单地说， 关系模型就是二维表格模型，一个关系型数据库就是由二维表及其 之间的联系组成的一个数据组织。 关系型数据库具有如下特点： 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系 模型相对网状、层次等其它模型来说更容易理解。 2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便， 程序员和数据管理员可以方便地操作数据库，而完全不必理解其底 层实现。 3、易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定 义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 目前，关系数据库广泛应用于各个行业，是构建管理信息系统， 存储及处理关系数据不可缺少的基础软件。
（1）物联网的计算模式
物联网一般有两种基本计算模式，即物计算模式和云计算模式。
物计算模式基于嵌入式系统，强调实时控制，对终端设备的性 能要求较高，系统的智能主要表现在终端设备上。
云计算模式以互联网为基础，目的是实现资源共享和资源整合，
其计算资源是动态、可伸缩、虚拟化的。云计算模式通过分布式的 方式采集物联网中的数据，系统的智能主要体现在数据挖掘和处理
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数据融合一般有数据级融合、特征级融合、决策 级融合等层次的融合。（学生成绩统计表）
（1）数据级融合：直接在采集到的原始数据上进行融合， 是最低层次的融合，它直接融合现场数据，失真度小， 提供的信息比较全面。 （2）特征级融合：先对来自传感器的原始信息进行特征 提取，然后对特征信息进行综合分析和处理，这一级 的融合可实现信息压缩，有利于实时处理，属于中间 层次的融合。 （3）决策级融合：在高层次上进行，根据一定的准则和 决策的可信度做最优决策，以达到良好的实时性和容 错性。
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数据挖掘在精准农业中的应用示例：
通过植入土壤或暴露在空气中的传感器监控土 壤性状和环境状况；数据通过物联网传输到远程控制 中心，可及时查询当前农作物的生长环境现状和变化 趋势，确定农作物的生产目标；通过数据挖掘的方法 还可以知道环境温度湿度和土壤各项参数等因素是如 何影响农作物产量的，如何调节它们才能够最大限度
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寻证分析（Provenance Analysis）： 当系统出现问 题或者达不到预期效果时， 分析它在运行过程中哪个环节 出现了问题。 例如： （1）在食品安全应用中，一旦发生质量问题，需要在食 品供应链中寻找相应证据，明确原因和责任； （2）在环境监控中，当污染物水平超标时，需要在记录 中寻找分析原因。
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4.5.1 物联网安全的特点
具体地讲，物联网的安全主要有如下四个特点：
1、物联网的设备、节点等无人看管，容易受到操纵和破坏。
物联网的许多应用可以代替人完成一些复杂、危险和机械的工 作，物联网中设备、节点的工作环境大都是无人监控。因此攻击者 很容易接触到这些设备，从而对设备或其嵌入其中的传感器节点进 行破坏。攻击者甚至可以通过更换设备的软硬件，对它们进行非法 操控。例如，在远程输电过程中，电力企业可以使用物联网来远程 操控一些变电设备。由于缺乏看管，攻击者可轻易地使用非法装置 来干扰这些设备上的传感器。如果变电设备的某些重要参数被篡改， 其后果将会极其严重。
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2、数据挖掘概念、过程 （1）基本概念
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的数据中提取潜在的、事先未知的、有用的、能被人理解的有用 信息和知识的数据处理过程。 数据挖掘的数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现 的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用。 被挖掘的数据可以是结构化的关系数据库中的数据，半结构化的 文本、图形和图像数据等。 数据挖掘是决策支持和过程控制的重要支撑手段之一。
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（3）数据挖掘的应用
物联网数据挖掘分析应用通常都可以归纳为预测和寻证分析 两大类。 预测（Forecasting） ：主要用在（完全或部分）了解现状的 情况下，推测系统在近期或者中远期的状态。 例如： ①在智能电网中，预测近期扰动的可能性和发生的地点； ②在智能交通系统中，预测拥阻和事故在特定时间和地点可能发生 的概率； ③在环保体系中，根据不同地点的废物排放，预测将来发生生物化 学反应产生污染的可能性。
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4.4 物联网智能信息处理技术 2、海量性
物联网是网络和数据的海洋。在物联网中海量对象连接在 一起，每个对象每时每刻都在变化，表达其特征的数据也会不 断地积累。如何有效地改进已有的技术和方法，或者提出新的 技术和方法，从而高效地管理和处理这些海量数据，将是从这 些原始数据中提取信息并进一步融合、推理和决策的关键。
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（2）数据挖掘过程
数据挖掘过程一个反复迭代的人机交互和处理过程， 主要包括数据预处理、数据挖掘和对数据挖掘结果的评估 与表示三个阶段： ①数据预处理阶段 数据准备：了解领域特点，确定用户需求。 数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本。 数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等。 数据变换：通过投影或其他操作减少数据量。
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2、信息传输主要靠无线通信方式，信号容易被窃取和干扰。 物联网在信息传输中多使用无线传输方式，暴露在外的 无线信号很容易成为攻击者窃取和干扰的对象，对物联网的 信息安全产生严重的影响。
3、不确定性
物联网中的数据具有明显的不确定性特征，主要包括数 据本身的不确定性、语义匹配的不确定性和查询分析的不确定 性等。为了获得客观对象的准确信息，需要去粗取精、去伪存 真，以便更全面地进行表达和推理。
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4.4 物联网智能信息处理技术
4.4.1 数据库与数据存储技术 在物联网应用中数据库起着记忆（数据存储） 和分析（数据挖掘）的作用，因此没有数据库的物 联网是不完整的。 目前常用数据库技术一般有关系型数据库和非 关系型数据库（比如实时数据库和NoSQL数据 库）。
地提高农作物的产量等。
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4.5 物联网信息安全与隐私保护
据权威估计，到2020年全世界的智能物体（Smart things）有 近500亿连接到网络中去，物联网通过感知与控制，将物联网融入 到我们的生活、生产和社会中去，物联网的安全问题不容忽视。 如果忽视物联网的安全问题，我们的隐私会由于物联网的安全 性薄弱而暴露无遗，从而严重影响我们的正常生活。 因此在发展物联网的同时，必须对物联网的安全隐私问题更 加重视，保证物联网的健康发展。
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4.4.2 数据融合与数据挖掘
1、数据融合及目标 数据融合是一种数据处理技术，指将多种数 据或信息进行处理得出高效且符合用户需求的数 据的过程。 它是利用计算机对按时序获得的若干观测信 息，在一定准则下加以自动分析、综合的一种信 息处理技术。 数据融合类似人类和其他动物对复杂问题的 综合处理，信息，包括视觉、触觉、嗅觉和听 觉等。
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与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库的 存储数据方式发生了变化：例如，当需要存储发票的 数据时，在传统的关系数据模型中，需要设计表的结 构，然后使用服务器端语言将其转化为实体对象，再 传递到用户端 ；而在 NoSQL 中，只需要保存发票数 据。 NoSQL 不需要预先设计表和结构就可存储新的 数值。
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3、物联网的数据挖掘 数据挖掘时决策支持和过程控制所采用重要技术手 段，是物联网中重要的一环。 在物联网中进行数据挖掘已经从传统意义上的数据 统计分析、潜在模式发现与挖掘，转向成为物联网中不 可缺少的工具和环节。
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2）NoSQL数据库 NoSQL也被认为是Not Only SQL的简写，是对 不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统 称。 NoSQL不使用SQL作为查询语言，而是使用如 文档型的、列存储、图型数据库等方式存储数据的 模型。
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上，需要较强的集中计算能力和高带宽，但终端设备比较简单。
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（2）两种模式的选择
物计算模式： 对于要求实时高效的数据挖掘，物联网任何一个 控制端均需要对瞬息万变的环境实时分析、反应和处 理，需要物计算模式和利用数据挖掘结果。
基于云计算模式： 以海量数据挖掘为特征的应用需要进行数据质量 的控制，如多媒体、多格式数据的存储与管理等。
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《物联网应用技术导论》课件
第4章 物联网服务 与管理技术
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4.4 物联网智能信息处理技术
智能信息处理指信息的储存、检索、智能化分析利用，比如利 用人工智能对感知的信息作出决策和处理。物联网的智能信息处理 主要针对感知的数据，而物联网的数据具有三个独特的特点： 1、异构性 在物联网中，不仅不同的感知对象有不同类型的表征数据，即 使是同一个感知对象也会有各种不同格式的表征数据。比如在物联 网中为了实现对一栋写字楼的智能感知，需要处理各种不同类型的 数据，如文本、图形、音频、视频，互联网上提供的相关超文本链 接标记语言(HTML)等。 为了实现完整准确的感知，必须综合利用不同类型的数据获得 全面准确信息。