nhận định bóng đá kèo nhà cái 5
Thí nghiệm thử nghiệm để thực hiện tối ưu để phát hiện bất thường

Làm thế nào tôi có thể sử dụng dữ liệu IoT để giúp phát triển doanh nghiệp của tôi? Việc lựa chọn rất rộng, và nhiều công ty đang cố gắng và cố gắng CTC đã thử một thí nghiệm trình diễn bằng cách sử dụng một chuyến tàu đồ chơi để xác định loại công nghệ và kỹ thuật nào được sử dụng để thực hiện giám sát thời gian thực để phát hiện hiệu quả các bất thường Thẻ cảm biến có tên Simplelink có thể thu thập 10 loại dữ liệu được gắn vào tàu và dữ liệu con quay hồi chuyển được gửi đến hệ thống thông qua muỗi môi giới MQTT để xử lý và tự động hóa Việc lập trình được thực hiện trong Python và dữ liệu được tích lũy trong SQL Server

Phương pháp phát hiện bất thường để dự đoán và ghi điểm là hai: phân cụm, sử dụng máy học để phân loại dữ liệu thành các nhóm tương tự và hỗ trợ máy vectơ, phân loại dữ liệu là bình thường và bất thường bằng cách sử dụng các phân loại máy học Cái trước sử dụng mô hình SPSS của IBM và sau này sử dụng mô hình phát hiện dị thường Microsoft Azure Machinelearning Kết quả ghi điểm được hiển thị bằng cách sử dụng Motionboard của Wingark, có chức năng bảng điều khiển và các bất thường được phát hiện chính xác

Những điều cần xem xét khi thực hiện hệ thống phát hiện bất thường bao gồm thời gian và các mục của bộ sưu tập, chức năng giao tiếp và điều kiện lọc để xử lý dữ liệu, khi thu thập dữ liệu cảm biến Quá trình chuyển giao cho một nhà môi giới MQTT bao gồm xác định các chủ đề phân phối, sức mạnh xử lý và ngăn ngừa mất dữ liệu Xử lý dữ liệu bao gồm loại bỏ tiếng ồn, các giá trị bị thiếu, xử lý lỗi, xử lý dữ liệu, đánh giá và thực hiện logic tổng hợp Xử lý tính điểm dự đoán bao gồm tạo mô hình và dễ kết hợp, xử lý độ chính xác, giao thức, hiệu suất phản hồi, vv Hơn nữa, các quy trình trực quan hóa bao gồm hiển thị thời gian thực, thông báo và cảnh báo, đơn vị biểu cảm và thời gian, định dạng và định dạng dữ liệu