61、从物联网数据到领域知识：智慧农业探索案例

从物联网数据到领域知识：智慧农业探索案例

1. 引言

物联网（IoT）收集的数据涵盖多个维度，能反映特定监测生态环境的特征。以智慧农业为例，可通过物联网监测系统收集大气压力、二氧化碳、空气温湿度、土壤温湿度等多种特征数据。然而，由于物联网传感器的离散性，特征数据之间的相关性难以识别，将离散的物联网数据转化为领域知识成为一大挑战。

为解决这一问题，研究人员在实验茶园建立了物联网监测系统。该系统通过传感器接收各种茶叶环境特征数据，还连接了摄像头以实时查看茶园状态，并通过互联网VPN路由器将特征数据发送回数据库进行分析。但在解析数据时，单一数据维度的独立性虽便于用户理解，然而综合评估多维度特征数据时，因缺乏维度关键关联元数据，导致数据分析困难。

为改善这些问题，本文提出了一种将物联网数据形式化为领域知识的新方法，主要包含以下几个步骤：
1. 生成关联矩阵，展示物联网传感器收集的特征数据之间的关联。
2. 基于关联矩阵，使用主成分分析减少数据维度。
3. 构建语义网络，展示主成分分析后的关联。
4. 使用多准则决策分析（MCDA）从语义网络中获取推荐的领域知识。

2. 方法

为了实现将物联网数据转化为领域知识的目标，提出的方法包含以下几个主要阶段：

2.1 数据收集

系统通过物联网传感器收集特征数据，并将其发送回数据库存储。

2.2 数据分析

使用数据挖掘技术对物联网特征数据进行预处理，包括清理、集成和转换。具体操作步骤如下：
1. 使用基于效用的声誉模型对物联网监测系统的特征进行形式化。设传感器集合为 (S