【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统。
技术介绍
1、海洋环境的监测和保护面临诸多挑战，特别是在识别和追踪污染物、评估其对生态系统的影响以及制定有效的管理和保护措施方面，传统方法依赖大量现场采样和实验室分析，这些方法通常耗时耗力，且难以实现实时监测和快速响应，随着物联网信息技术和环境科学的发展，利用高级数据处理技术对海洋环境数据进行分析成为了一个新的趋势。
2、然而，直接应用传统的数据分析方法在海洋环境监测中仍面临诸多限制。一方面，海洋环境数据的高维性和复杂性要求数据分析方法能有效处理大规模、多变量的数据集；另一方面，监测数据的特性要求数据分析方法具有高度的灵敏度和适应性，此外，由于海洋环境的动态变化，数据分析方法还需要能够捕捉与环境事件相关的异常模式。
3、在这样的背景下，需要一种既能处理高维复杂数据，又能灵敏识别异常模式的高级数据分析方法，此外，为了提高数据分析结果的可解释性和应用价值，还需要能够从数据中提取关键信息，以指导海洋资源管理和保护策略的制定和调整。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统。
2、一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及信息调度模块，其中；
3、所述数据采集模块利用物联网设备，实时收集海洋环境数据；
4、所述数据预处理模块
5、所述数据分析模块对预处理后的数据进行分析，具体包括：
6、a.异常检测子模块：采用改进自动编码器算法，识别数据中的异常点和异常模式，指示潜在的环境问题或设备故障；
7、b.微量污染物识别与追踪子模块：在异常检测的基础上，结合化学和生物传感器技术，以及分析算法，识别和追踪海洋中的微量污染物；
8、所述信息调度模块基于数据分析模块提供的分析，制定和调整海洋资源管理和保护策略，实现资源的优化配置和利用。
9、进一步的，所述数据采集模块具体包括利用浮标、潜水器和卫星传感器物联网设备，按照预定时间间隔和地理位置参数，实时收集海洋环境数据，所述浮标装备有温度和盐度传感器，用于测量海水表面的温度和盐度；潜水器装备有流速传感器和生物分布探测器，在不同深度收集海水的流速数据以及生物分布情况；卫星传感器则从空中监测大范围的海洋表面温度、盐度和海流模式。
10、进一步的，所述改进自动编码器算法具体包括数据重构，自动编码器算法通过编码器f(x)将输入数据x转换为隐藏表示h，然后通过解码器g(h)尝试重构输入，即编码器f(x)和解码器g(h)基于深度神经网络，所述编码器f(x)通过多层表示，每一层l的输出h(l)表示为前一层输出h(l-1)的非线性变换：h(l)＝σ(w(l)h(l-1)+b(l))，其中，σ是非线性激活函数，如relu或sigmoid，w(l)和b(l)分别是第l层的权重和偏置，h(0)是输入数据x；所述解码器g(h)结构镜像编码器，每一层从隐藏表示重构数据，直到输出层重构出h(l′)＝σ(w(l′)h(l′-1)+b(l′))，解码器的最后一层输出其中l′是解码器的最后一层，为了使自动编码器适合海洋数据处理，同时在编码器的输入层或某一中间层加入海洋数据的上下文信息c，如时间、地点、季节，通过拼接上下文信息到相应层的输出上实现：其中，lc表示选择加入上下文信息的层，concat是拼接操作；
11、所述编码器f(x)和解码器g(h)的参数分别由θf和θg表示，数据的重构表示为：其中，x是原始输入数据，是重构数据；
12、进而通过异常评分机制识别异常。
13、进一步的，所述编码器f(x)的参数θf包括所有编码层的权重和偏置：
14、θf＝{(w(1),b(1))，(w(2),b(2))，…)，(w(l),b(l))}，其中，l是编码器的最后一层，每一对(w(l),b(l))代表第l层的权重和偏置；
15、所述解码器g(h)的参数θg包括所有解码层的权重和偏置：
16、θg＝{(w(1′),b(1′))，(w(2′),b(2′))，…，(w(l′),b(l′))}，其中，l′是解码器的最后一层，每一对(w(l′),b(l′))代表第l′层的权重和偏置；
17、当引入海洋数据的上下文信息c时，c被视为额外的输入层或通过拼接加入到某一层的输出，若选择在第lc层引入上下文信息，那么该层的输出将变为因此，从该层开始，直到网络的最后一层，所有相关层的权重和偏置也将相应地调整以适应增强后的输出，因此，引入上下文信息后，编码器和解码器的参数θf和θg将包括调整后的权重和偏置，以及与上下文信息整合相关的参数。
18、进一步的，所述异常评分机制结合了重构误差和上下文异常指标，重构误差er衡量原始输入数据x与重构数据之间的差异，采用均方误差mse来计算：其中，n是数据点的数量；
19、上下文异常指标ec考虑数据的上下文特性，包括季节性变化和地理位置相关性，设c(x)为上下文特征函数，包括时间戳、地理位置上下文信息，则上下文异常指标表示为与预期上下文特征cexp的偏差：ec(x)＝‖c(x)-cexp‖，综合考虑重构误差和上下文异常指标，总的异常评分s表示为：
20、其中，α和β是用于平衡两种误差影响的权重系数；
21、异常评分s综合考虑数据的重构质量和上下文相关性，提供一个综合的异常指示，当s(x)超过预定的阈值时，数据点x被认为是异常的，指示环境问题或设备故障。
22、进一步的，所述微量污染物识别与追踪子模块具体包括：
23、当异常检测子模块通过改进自动编码器算法识别出数据中的异常点或模式时，微量污染物识别与追踪子模块激活，对异常数据点进行分析；
24、利用与物联网设备集成的化学传感器和生物传感器，对异常数据点周围的海水样本进行采集和测试，在低浓度水平下检测特定的污染物，提供化学和生物标志物数据；
25、结合化学和生物传感器提供的数据，使用分析算法对污染物的类型、浓度和来源进行识别，根据历史数据和已知污染物的特征模式，对新检测到的污染物进行分类和来源分析，利用海洋流动模型预测污染物的传播路径和潜在影响区域。
26、进一步的，所述化学传感器包括：
27、电化学传感器：通过测量溶液中的电化学活性来检测特定化学物质，检测溶解在海水中的重金属离子；
28、质谱传感器：利用质谱技术对样品中的元素和同位素进行精确分析，检测微量的重金属和无机污染物，通过测量不同质量/电荷比的离子强度，来识别和定量元素；
29、光学化学传感器：基于荧光传感器和拉曼光谱传感器，检测有机污染物和无机物质，通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及信息调度模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括利用浮标、潜水器和卫星传感器物联网设备，按照预定时间间隔和地理位置参数，实时收集海洋环境数据，所述浮标装备有温度和盐度传感器，用于测量海水表面的温度和盐度；潜水器装备有流速传感器和生物分布探测器，在不同深度收集海水的流速数据以及生物分布情况；卫星传感器则从空中监测大范围的海洋表面温度、盐度和海流模式。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述改进自动编码器算法具体包括数据重构，自动编码器算法通过编码器f(x)将输入数据x转换为隐藏表示h，然后通过解码器g(h)尝试重构输入，即编码器f(x)和解码器g(h)基于深度神经网络，所述编码器f(x)通过多层表示，每一层l的输出h(l)表示为前一层输出h(l-1)的非线性变换：h(l)＝σ(W(l)h(l-1)+
4.根据权利要求3所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述编码器f(x)的参数θf包括所有编码层的权重和偏置：
5.根据权利要求3所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述异常评分机制结合了重构误差和上下文异常指标，重构误差Er衡量原始输入数据x与重构数据之间的差异，采用均方误差MSE来计算：其中，N是数据点的数量；
6.根据权利要求1所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述微量污染物识别与追踪子模块具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述化学传感器包括：
8.根据权利要求6所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述分析算法基于稀疏PCA技术，具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述监督学习方法建立分类模型具体包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于AI和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述信息调度模块具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块以及信息调度模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括利用浮标、潜水器和卫星传感器物联网设备，按照预定时间间隔和地理位置参数，实时收集海洋环境数据，所述浮标装备有温度和盐度传感器，用于测量海水表面的温度和盐度；潜水器装备有流速传感器和生物分布探测器，在不同深度收集海水的流速数据以及生物分布情况；卫星传感器则从空中监测大范围的海洋表面温度、盐度和海流模式。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai和物联网技术的海洋数据处理和信息调度系统，其特征在于，所述改进自动编码器算法具体包括数据重构，自动编码器算法通过编码器f(x)将输入数据x转换为隐藏表示h，然后通过解码器g(h)尝试重构输入，即编码器f(x)和解码器g(h)基于深度神经网络，所述编码器f(x)通过多层表示，每一层l的输出h(l)表示为前一层输出h(l-1)的非线性变换：h(l)＝σ(w(l)h(l-1)+b(l))，其中，σ是非线性激活函数，w(l)和b(l)分别是第l层的权重和偏置，h(0)是输入数据x；所述解码器g(h)结构镜像编码器，每一层从隐藏表示重构数据，直到输出层重构出h(l′)＝σ(w(l′)h(l′-1)+b(l′))，解码器的最后一层输出其中l′是解码器的最后...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，
申请(专利权)人：青岛启弘信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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