1、物联网与机器学习融合：构建智能网络新生态

物联网与机器学习融合：构建智能网络新生态

1. 背景

物联网（IoT）作为极具影响力和创新性的技术，正迅速改变着我们的生活和工作方式。它指的是数十亿的物理设备通过互联网相互连接并传输数据，无需人与人或人与计算机的交互。从医疗保健到工业制造，物联网设备正逐渐渗透到我们生活的方方面面。据高德纳预测，到2025年，物联网连接数量将超过370亿。

然而，随着物联网的大规模部署，当前的物联网网络在可扩展性、隐私和安全方面面临着巨大挑战。物联网应用的日益复杂，使得对网络的有效监控、全面控制、优化和审计变得困难重重。因此，迫切需要更强大的方法来解决物联网网络设计、部署和管理中遇到的问题。

近年来，机器学习技术成为解决这些挑战的可行方案。机器学习是让计算机通过研究数据和统计信息来更准确地行动，而无需明确编程的科学。它是一种自动化分析模型构建的数据分析法。机器学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等多个计算领域取得了巨大成功，这表明机器学习技术可以成功应用于物联网网络领域，如检测异常、优化流量和增强网络智能。

2. 物联网网络与机器学习概述

2.1 物联网架构

行业和学术界通常将物联网架构分为三层，即感知层、网络层和应用层，具体如下：
- 感知层 ：由负责收集和转发受控数据的传感节点组成。为满足无处不在的传感需求，传感节点需具备简单、经济、低能耗、灵活布置和操作简便等特点。感知层技术包括二维码标签和读取器、RFID标签和读取器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等。常见的射频识别通信技术通过无线电波识别指定对象并获取信息，传感器技术则用于收集和处理信息，传感器在物联网中