11、物联网中的人工神经网络与支持向量机技术解析

物联网中的人工神经网络与支持向量机技术解析

机器学习与物联网基础

在当今科技领域，机器学习（ML）自 1959 年诞生以来，已在金融、社交媒体、医疗保健、教育和智能设备等众多领域得到有效应用，并带来了巨大变革。它也被用于制造聊天机器人、自动化智能设备，如面部识别软件、自然语言处理等。近年来，ML 模型在物联网（IoT）系统中也成为了被广泛接受的工具。

物联网是各种能够存储和共享数据的设备的连接，这个概念最早由著名研究员凯文·阿什顿在 1999 年提出。自引入以来，物联网在医疗保健、农业、智能可穿戴设备、污染监测等多个领域推动了快速增长。一个优化的物联网系统工作分为三个阶段：
1. 数据采集 ：传感器、执行器和智能设备用于确定物理参数，然后将其转换为电信号进行传输。
2. 数据上传 ：确认的信号通过无线通信安排上传到系统。
3. 数据处理 ：上传的数据通过特定方法进行处理，以获得所需的精确结果。

智能设备会对其物理环境的变化做出响应，主要负责存储和共享数据记录，并配备机器学习方法以实现更快速、不受约束的处理。全球都在使用 ML 方法来加速这些设备收集的数据的处理，因为 ML 技术具有速度快、一致性高和更安全的特点。

将 ML 技术引入物联网的主要目的是减少错误并同时提高处理速度。具体来说，贝叶斯网络用于减少设备间数据传输时的错误和噪声；神经网络用于提取高级特征；随机森林和聚类用于数据记录的分类以及从基于物联网的设备中恢复丢失的数据。

人工神经网络的初步认识与类型

人工神经网络（