隨著大數(shù)據(jù)(BIGDATA)和人工智能(AI)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)(IOT)呈現(xiàn)AIOT的發(fā)展趨勢(shì)，物聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施將成為新一代的信息基礎(chǔ)設(shè)施，未來也必將形成“物聯(lián)”、“數(shù)聯(lián)、“智聯(lián)”三位一體的體系結(jié)構(gòu)。

其中非常重要的一環(huán)是對(duì)物聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施形成的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、分析、挖掘以及智能化應(yīng)用等，因此，有必要對(duì)物聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行體系化建模，形成完整、標(biāo)準(zhǔn)的物聯(lián)數(shù)據(jù)建模體系，為物聯(lián)數(shù)據(jù)的分析、挖掘及應(yīng)用提供基礎(chǔ)保障

物模型旨在為物聯(lián)網(wǎng)提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的、語義化的物體描述、識(shí)別和管理的方法，從而促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的智能化和高效化發(fā)展。

物聯(lián)本體建模：

• 目的：解決“物體是什么”的問題，即對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的物體進(jìn)行定義和描述。
• 方法：對(duì)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施及數(shù)據(jù)進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化歸納、整理。形成一套完整的數(shù)據(jù)目錄（元數(shù)據(jù)），為物體提供基礎(chǔ)和框架。
• 成果：構(gòu)建一個(gè)適用于物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)場(chǎng)景的本體模型。這個(gè)模型可以描述物體的基本屬性、功能和與其他物體之間的關(guān)系。

物聯(lián)解析體系：

• 目的：解決物體接入、發(fā)現(xiàn)的問題，即如何識(shí)別新接入的物體。
• 方法：通過解析物體的核心要素，如物名、能力和位置，來實(shí)現(xiàn)物體的識(shí)別。這包括物名標(biāo)識(shí)解析、能力標(biāo)識(shí)解析和位置標(biāo)識(shí)解析等。
• 成果：提供一個(gè)物體解析體系，能夠快速地識(shí)別和發(fā)現(xiàn)新接入的物體，并為其提供相應(yīng)的服務(wù)和管理。

物體使能體系：

• 目的：解決“物體怎么用”的問題，即如何管理和集成物體，使其能夠?yàn)橥獠刻峁┓?wù)。
• 方法：負(fù)責(zé)物體的接入管理、能力管理和能力集成管理等，確保物體能夠正確、有效地被使用。
• 成果：提供一個(gè)統(tǒng)一的接口和能力服務(wù)，使得外部系統(tǒng)或應(yīng)用能夠方便地使用和管理物聯(lián)網(wǎng)中的物體。

數(shù)據(jù)分析建模需要掌握的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法包括但不限于：

• 微積分：微積分是研究函數(shù)的變化規(guī)律的學(xué)科，在數(shù)據(jù)分析中，微積分的應(yīng)用主要涉及到導(dǎo)數(shù)和微分，可以用來研究數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化趨勢(shì)。
• 線性代數(shù)：線性代數(shù)是研究向量、矩陣及其運(yùn)算的學(xué)科，在數(shù)據(jù)分析中，線性代數(shù)的應(yīng)用主要涉及到向量、矩陣和線性回歸等。
• 概率論：概率論是研究隨機(jī)事件的概率及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，在數(shù)據(jù)分析中，概率論的應(yīng)用主要涉及到概率分布和假設(shè)檢驗(yàn)等。
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)：統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究數(shù)據(jù)的收集、整理、描述、分析和解釋的學(xué)科，在數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用主要涉及到描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘等。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是利用算法讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到知識(shí)，在數(shù)據(jù)分析中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用主要涉及到分類、回歸、聚類等。
• 深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，主要是通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，在數(shù)據(jù)分析中，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用主要涉及到圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等。
• 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化是通過圖表、圖形等方式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，以便更好地理解數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。

基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析建模實(shí)踐，在基于人工智能方面，可以采用以下方法和技術(shù)：

• 數(shù)據(jù)收集與處理：利用人工智能技術(shù)，實(shí)時(shí)收集物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行處理和分析。這包括數(shù)據(jù)過濾、清洗、預(yù)處理等步驟，以提取出有價(jià)值的信息。
• 特征提取與選擇：利用人工智能算法，從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取出有意義的特征。這可以通過特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)，以便更好地利用數(shù)據(jù)。
• 模型訓(xùn)練與優(yōu)化：利用人工智能技術(shù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。這可以采用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。通過訓(xùn)練和優(yōu)化，可以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
• 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與決策：利用人工智能技術(shù)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)。這可以通過流式計(jì)算、實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并采取相應(yīng)措施。
• 可視化與交互：利用人工智能技術(shù)，將分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示，并為用戶提供友好的交互界面。這可以通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、自然語言處理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)，使用戶能夠更好地理解數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)。