一种针对物联网数据的自动语义标注系统技术方案

本发明专利技术涉及一种针对物联网数据的自动语义标注系统，属于物联网技术和语义网技术结合领域，包括物联网传感器数据预处理模块、物联网领域本体模块、数据RDF处理模块和语义标注模块；物联网传感器数据预处理模块用于对传感器数据进行分析预处理，对感知数据进行格式和位置分析，并使用聚类算法挖掘数据中隐含的知识信息；物联网领域本体模块用于表示物联网中传感器节点数据的语义概念和概念的属性、关系；数据RDF处理模块用于将经过预处理的物联网传感器数据流格式化转换成包含语义信息的RDF格式数据；语义标注模块使用基于SWRL语言定义的推理规则为经过聚类分析后的RDF三元组格式的传感器数据流添加概念和属性。格式的传感器数据流添加概念和属性。格式的传感器数据流添加概念和属性。

【技术实现步骤摘要】
一种针对物联网数据的自动语义标注系统


[0001]本专利技术属于物联网技术和语义网技术结合领域，涉及一种针对物联网数据的自动语义标注系统。

技术介绍

[0002]物联网技术的快速发展，使各种物联网产品层出不穷，一方面，硬件价格下降，另一方面，日常设备和器具配备了功能更强的硬件，导致传感器节点的数量不断增加。海量数据需要各种操作才能实现高质量的数据处理，如实时报告、空间分布、传感器的多样性以及有效处理数据等。由于传感器设备来源于不同厂商，不同传感器具有不同的数据输出格式、精度、数据长度，即使同一类型传感器由于设计原因和厂商的不同，数据的输出形式也会存在差别。同时，这些异构数据还极大增加了物联网各系统之间资源协同交互、数据融合及分析推理的复杂度，并且还为数据资源的跨域共享及重用带来了极大困难与局限性。因此造成了数据之间相互孤立，不能发挥出数据价值的最大效用。对于数据资源的有效处理是实现智能服务的前提，但机器却难以对这些异构数据进行融合共享操作。因此，如何屏蔽数据间异构性和孤立性，更好地理解不同设备所产生的数据信息含义，挖掘出各类数据的深层价值，从而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对物联网数据的自动语义标注系统，其特征在于：包括物联网传感器数据预处理模块、物联网领域本体模块、数据RDF处理模块和语义标注模块；所述物联网传感器数据预处理模块用于对传感器数据进行分析预处理，对感知数据进行格式和位置分析，并使用聚类算法挖掘数据中隐含的知识信息；所述物联网领域本体模块用于表示物联网中传感器节点数据的语义概念和概念的属性、关系；所述数据RDF处理模块用于将经过预处理的物联网传感器数据流格式化成本体中的数据形式，即转换成包含语义信息的RDF格式数据；所述语义标注模块使用基于SWRL语言定义的推理规则为经过聚类分析后的RDF三元组格式的传感器数据流添加概念和属性。2.根据权利要求1所述的针对物联网数据的自动语义标注系统，其特征在于：所述物联网传感器数据预处理模块使用KMA聚类算法，将数据降维处理并挖掘出数据中隐含的知识信息，最终将数据输出为JSON格式。3.根据权利要求2所述的针对物联网数据的自动语义标注系统，其特征在于：所述KMA聚类算法，该算法基于k
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modes和蚁群聚类两种机器学习算法改进，具体算法步骤如下：1)任意选择k个对象作为初始聚类中心；2)将每个对象指定给最相似的中心；3)更新集群质心；4)合并集群质心；5)返回到步骤2)，直到质心不再更改为止；6)对每个数据对象到相应的聚类中心K分配初始不同的信息素ω，保证簇中各样本路径上的信息素要多于各簇之间的信息素；7)根据路径上的信息素计算蚂蚁转移概率，将数据分类到相似簇中；8)完成一次遍历后，信息素更新迭代；9)当最小距离不再变化或者达到设定的迭代次数时，算法终止，输出最优聚类结果；此过程完成数据分类处理并挖掘出数据中隐含的知识信息，最...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿道渠，李海洋，周雷，王平，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：