云平臺下智慧農業傳感網絡的設計與實現

2017-03-27 06:23:38顧成喜

計算機測量與控制 2017年3期

關鍵詞：智慧資源農業

顧成喜

(蘇州市職業大學計算機工程學院，江蘇蘇州 215104)

云平臺下智慧農業傳感網絡的設計與實現

顧成喜

(蘇州市職業大學計算機工程學院，江蘇蘇州 215104)

近年來，隨著互聯網平臺的迅速發展，農業傳感網絡能促進農業向網絡型轉化;針對傳統農業存在的資源交互性差、有效農業數據普及范圍小、農業網絡信息更新速度慢等問題，提出云平臺下智慧農業傳感網絡的設計與實現;利用大數據環境搭建專項數據云平臺，儲存匯集優良農業網絡數據資源;采用云采資源換算算法，對云端平臺內的數據進行快速調取，進行雙位動態影像空間設計;智能交互窗口模塊分為資源檢索、資源導航、農資互動、專家指導4個板塊，智能交互窗口模塊采用高速視頻無損壓制算法，能夠保證傳輸流暢,同時采用片源壓制減小片源體積;通過仿真實驗測試證明，提出的云平臺下智慧農業傳感網絡的設計各項數據優異，滿足現代農業發展應用要求，為現代化網絡型智慧農業的生產應用領域提供新的思路。

云平臺；大數據環境；傳感網絡；智慧農業

0 引言

近年來，隨著互聯網技術的不斷發展，我國農業發展方向正向資源多元化，農業成果平臺化轉變[1]。借助網絡平臺的資源優勢助力農業發展，使優秀農業相關數據得到更好的運用、普及。經過長時間實踐發現，傳統農業網絡存在數據交互斷層、資源更新慢、農戶切身體驗差、優良農業數據普及輻射范圍小等一系列問題[2-3]。經過針對性深入分析發現，問題產生的根源在于缺乏一套完整的條理性強、農業數據資源豐富、交互性強、操作門檻低的農業網絡體系[4]。

結合近年來互聯網技術飛速發展，眾多農業數據資源平臺的建立與大數據環境的推進，提出云平臺下智慧農業傳感網絡的設計。利用大數據環境搭建專項數據云平臺，用于儲存匯集優良農業網絡數據資源。采用云采資源換算算法，將大數據環境空間內的優秀農業相關數據進行數據特征編碼附序，使云平臺空間內數據條理化。通過設計的數據整合劃分模塊，將條理化數據進行動態交互空間排列，解決傳統農業網絡中數據資源沉積、冗長造成的資源檢索正確率低、實用性差的問題。通過設計智能交互窗口模塊，將平臺內數據通過簡單觸控數據交互方、圖形化數據展現。有效擴大數據實地成果化普及，推進農業科學化發展。智能交互窗口模塊采用多頻次詞條展現統計算法(LDSVP)，智能分析數據檢索次數、云端數據更新實效等相關參數，保證提供數據的新鮮度。

通過仿真實驗測試證明提出的云平臺下智慧農業傳感網絡的設計在資源儲存數量、檢索速度、資源分類數、體驗度等數據明顯優于傳統農業網絡平臺，并且設計的云平臺下智慧農業傳感網絡具有免維護的優點，極大地減小了人力資源開銷，充分滿足當今現代農業發展應用要求。

1 云平臺下智慧農業傳感網絡的設計與實現

1.1 大數據環境下農業數據云平臺搭建

針對傳統農業網絡空間中農業數據資源繁雜、優劣不一的問題，究其根源在于傳統農業網絡提供數據資源的方式為單純檢索獲取第三方資源的方式[5]。由于不同的第三方農業網絡數據平臺有著不同的數據審核制度，造成平臺內部農業資源數據質量不一，分類標準不一的問題。此種混亂數據經過單一檢索引擎檢索處理、展現，無法達到數據整理統一、數據質量劃分判別要求[6]。因此，提出云平臺下智慧農業傳感網絡設計中首要任務是創建自有數據云平臺，對數據進行統一整合規劃，進行標準一致化處理，為后續設計模塊提供保障[7-8]。

結合互聯網大數據進程的推進，采用大數據環境下農業數據云平臺框架設計。為了有效整理大數據空間中眾多第三方農業平臺內部農業數據的類別、屬性、信息實效等信息數據，采用DTBLX算法，對不同第三方農業平臺內部數據資源進行特征化處理，DTBLX算法獨有的數據指紋甄別架構能夠動態甄別云端平臺內部數據有效性，實時與大數據空間進行資源交互對比，保證云平臺內部數據的準確性[9-10]。DTBLX算法表達式如下所示。

G?G

(1)

其中:G為大數據空間概域；A、B、C為空間內不同平臺所含數據量系數總值；A′、B′、C′為數據特征甄別提取概值評估系數；N為甄別框架轉化系數；i為空間轉化過程中動態值。

設計云平臺采用算法代碼交錯寫入方式，保證云平臺整體與算法之間形成相互關聯共享權限，代碼如下所示。

class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource">

value="com.mysql.jdbc.Driver">

value="jdbc:mysql://localhost:3306/TestSSH">

value="root">

class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">

org.hibernate.dialect.MySQLDialect

1=確認*

大數據環境下農業數據云平臺架構內部運行工作原理如圖1所示。

圖1 大數據環境下農業數據云平臺架構內部運行工作原理

1.2 云采資源換算算法

設計中為了對云端平臺內數據進行快速調取，進行了雙位動態影像空間設計。雙位動態影像空間利用數據特征照影技術云平臺內數據進行影像特征對應保存，影像信息體積小，便于數據檢索。同時，影像數據包含完整數據源信息，當檢索數據交互反饋確認指令時，算法自動進行影像換算，將云平臺空間中完整農業相關數據資源進行下載回傳操作。這一套完整指令的運行，關鍵就在于采用的云采資源換算算法。

云采資源換算算法是針對傳統農業網絡平臺資源搜索過程中存在的檢索結果數據反饋響應時間長、數據反饋準確率低而設計。云采資源換算算法自身具有大數據特征更新特性，算法核心集成兩套邏輯思路。兩套邏輯分別負責檢索數據的影像轉換、調取；另一部分負責自身算法特征運算匹配性評估、升級，達到提升數據檢索響應速度、提高檢索數據準確度的目的。云采資源換算算法表達式由換算式與邏輯式構成，具體如下所示。

換算式：

(2)

動態數據空域排列位序發生數據構成因子游離變化狀態下，算法表達式演變為：

(3)

邏輯式：

(4)

邏輯式中，a、b、c、d代表數據特征構成因子；n為排列末端終止因子系數。

設計中將云采資源換算算法集成在雙位動態影像空間的ISPT中，執行代碼如下所示。

public SqlDataReader ReturnReader()

{

SqlDataReader reader; //云平臺結果反饋集reader.

return reader;

}

Response.Write("

");

System.Data.SqlClient.SqlDataReader reader2=ReturnReader();

if (reader2.Read())

{

while (ReturnReader().Read())

{

Response.Write("

");

Person.java package codecodecode;

public class Person{ private String name; public void work(){ System.out.println("正在工作……");

} /** * @param name the name to set */ public void setName(String name)

{ this.name = name; }

Singer.java package codecodecode;

///*

public class Singer extends Person

{ public void work() { System.out.println("邏輯庫參值更新 ");

} }

FootballPlayer.j

package codecodecode;

public class FootballPlayer

extends Person

{ public void work(

) { System.out.println("影像源數據下載..."); }

} Test.java package codecodecode;

public class Test{

Person footballPlayer = new FootballPlayer();

Person singer = new Singer(...

云平臺下智慧農業傳感網絡設計中云采資源換算算法工作原理如圖2所示。

圖2 云采資源換算算法工作原理

至此，提出的云平臺下智慧農業傳感網絡設計的云端儲存模塊與數據處理算法的設計建立完成。為了使兩大模塊更好獲得人機交互體驗，實現智慧農業操作簡單化，作出了智能交互窗口模塊的設計。

1.3 智能交互窗口模塊

設計中針對傳統農業網絡存在的操作體驗性差、上手難的問題，采用了基于觸摸技術設計的智能交互窗口模塊。模塊分為資源檢索、資源導航、農資互動、專家指導4個板塊。模塊整體詞條數據分析采用多頻次詞條展現統計算法(LDSVP)，直接對接底層智能分析代碼單元，實時與云端進行數據交互。多頻次詞條展現統計算法(LDSVP)表達式與智能分析代碼如下所示。

(5)

代碼：

printf(" Please input the inorder expression:");

gets(expression);

while(expression[position]!='

");

Response.Write(reader2.GetValue(0).ToString());

Response.Write("