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基于Arduino的智能农业远程监测与异常预警系统研究
被引量：
5
1
作者
董宇轩
崔啸鸣
《南方农机》
2021年第11期54-55,共2页
为了解决农业生产中智能化、信息化程度低的问题,笔者基于Arduino平台,设计了一款智能农业远程检测与异常预警系统。该系统可以实时采集和分析光照、土壤湿度、温度、空气湿度等数据,并在远程控制终端(手机APP)上显示,根据作物生长所需...
为了解决农业生产中智能化、信息化程度低的问题,笔者基于Arduino平台,设计了一款智能农业远程检测与异常预警系统。该系统可以实时采集和分析光照、土壤湿度、温度、空气湿度等数据,并在远程控制终端(手机APP)上显示,根据作物生长所需的环境进行实时干扰。实验表明:利用远程传输技术突破地域限制,打破传统的农业监测模式,让农民足不出户就能对温室环境进行监测和调节;当农业大棚由于自然或其他原因出现异常情况时,遥控终端可以实时显示和报警。
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关键词
Arduino平台
智能农业
远程监控
异常
预警
系统
农业温室
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职称材料
一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法
被引量：
40
2
作者
梅御东
陈旭
+4 位作者
孙毓忠
牛逸翔
肖立
王海荣
冯百明
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期366-380,共15页
当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中...
当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中,每天都产生着数以百万计的系统日志,这些日志的数据量之庞杂、关系之混乱,已大大影响了程序员对系统的人工监控效率,同时也提高了新程序员的培养成本.为解决以上问题,数据挖掘及系统分析两个领域相结合是一种必然的趋势,也因此,机器学习模型也越来越多地被业界提及用于做系统日志分析.然而大多数情况下,系统日志中,报告系统运行状态为“严重”的日志占少数,而这些少数信息才是程序员最需要关注的,然而大多数用于系统日志分析的机器学习模型都假设训练集的数据是均衡数据,因此这些模型在做系统日志预警时容易过度偏向大样本数据,以至于效果不够理想.本文将从深度学习角度出发,探究深度学习中的CNN-text(CT)在系统日志分析方面的应用能力,通过将CT与主流的系统日志分析机器学习模型SVM、决策树对比,探究CT相对于这些算法的优越性;将CT与CNN-RNN-text(CRT)进行对比,分析CT对特征的处理方式,证实CT在深度学习模型中处理系统日志类文本的优越性;最后将所有模型应用至两套不同的日志类文本数据中进行对比,证明CT的普适性.在CT同日志分析的主流机器学习模型对比的实验中,CT相较于最优模型的结果召回率提升了近15%;在CT同CRT模型对比的实验中,CT相较于更为先进的CRT,模型准确率高出约20%,召回率高出约80%、查准率高出约60%;在CT的普适性实验中,将各类模型融入到本文的实验数据集logstash和公开数据集WC85_1中,在准确率同其他表现较优的模型同为100%的情况下,CT的召回率高出其余召回率最高的模型(DT-Bi)近14%.从中可看出,相较于主流系统日志分析机器学习模型,如支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等,CNN-text的局部特征提取能力及非线性拟合能力都有更为优异的表现;同时相较于同为深度学习CNN簇的CNN-RNN-text将大量权重投入到系统日志的序列特征中的特点,CNN-text则报以较少的关注,反而在序列不规则的系统日志中展现出比CNN-RNN-text更优秀的表现.最终证明了CNN-text是本文所提到的方法中最适合进行软件系统异常检测的方法.
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关键词
系统
日志分析
系统异常预警
不均衡数据
机器学习
深度学习
CNN-text
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职称材料
题名
基于Arduino的智能农业远程监测与异常预警系统研究
被引量：
5
1
作者
董宇轩
崔啸鸣
机构
内蒙古工业大学电力学院
出处
《南方农机》
2021年第11期54-55,共2页
文摘
为了解决农业生产中智能化、信息化程度低的问题,笔者基于Arduino平台,设计了一款智能农业远程检测与异常预警系统。该系统可以实时采集和分析光照、土壤湿度、温度、空气湿度等数据,并在远程控制终端(手机APP)上显示,根据作物生长所需的环境进行实时干扰。实验表明:利用远程传输技术突破地域限制,打破传统的农业监测模式,让农民足不出户就能对温室环境进行监测和调节;当农业大棚由于自然或其他原因出现异常情况时,遥控终端可以实时显示和报警。
关键词
Arduino平台
智能农业
远程监控
异常
预警
系统
农业温室
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法
被引量：
40
2
作者
梅御东
陈旭
孙毓忠
牛逸翔
肖立
王海荣
冯百明
机构
中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室
中国科学院大学
北方民族大学计算机科学与工程学院
西北师范大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期366-380,共15页
基金
面向云计算的网络化操作系统项目(2016YFB1000505)
国家自然科学基金委员会(NSFC)-广东省人民政府联合基金超级计算科学应用研究专项计划(第二期)(U1611261)
宁夏自治区重点研发计划(引才专项)(2018BEB04002)资助。
文摘
当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中,每天都产生着数以百万计的系统日志,这些日志的数据量之庞杂、关系之混乱,已大大影响了程序员对系统的人工监控效率,同时也提高了新程序员的培养成本.为解决以上问题,数据挖掘及系统分析两个领域相结合是一种必然的趋势,也因此,机器学习模型也越来越多地被业界提及用于做系统日志分析.然而大多数情况下,系统日志中,报告系统运行状态为“严重”的日志占少数,而这些少数信息才是程序员最需要关注的,然而大多数用于系统日志分析的机器学习模型都假设训练集的数据是均衡数据,因此这些模型在做系统日志预警时容易过度偏向大样本数据,以至于效果不够理想.本文将从深度学习角度出发,探究深度学习中的CNN-text(CT)在系统日志分析方面的应用能力,通过将CT与主流的系统日志分析机器学习模型SVM、决策树对比,探究CT相对于这些算法的优越性;将CT与CNN-RNN-text(CRT)进行对比,分析CT对特征的处理方式,证实CT在深度学习模型中处理系统日志类文本的优越性;最后将所有模型应用至两套不同的日志类文本数据中进行对比,证明CT的普适性.在CT同日志分析的主流机器学习模型对比的实验中,CT相较于最优模型的结果召回率提升了近15%;在CT同CRT模型对比的实验中,CT相较于更为先进的CRT,模型准确率高出约20%,召回率高出约80%、查准率高出约60%;在CT的普适性实验中,将各类模型融入到本文的实验数据集logstash和公开数据集WC85_1中,在准确率同其他表现较优的模型同为100%的情况下,CT的召回率高出其余召回率最高的模型(DT-Bi)近14%.从中可看出,相较于主流系统日志分析机器学习模型,如支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等,CNN-text的局部特征提取能力及非线性拟合能力都有更为优异的表现;同时相较于同为深度学习CNN簇的CNN-RNN-text将大量权重投入到系统日志的序列特征中的特点,CNN-text则报以较少的关注,反而在序列不规则的系统日志中展现出比CNN-RNN-text更优秀的表现.最终证明了CNN-text是本文所提到的方法中最适合进行软件系统异常检测的方法.
关键词
系统
日志分析
系统异常预警
不均衡数据
机器学习
深度学习
CNN-text
Keywords
system log analysis
system abnormal warning
unbalanced data
machine learning
deep learning
CNN-text
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Arduino的智能农业远程监测与异常预警系统研究
董宇轩
崔啸鸣
《南方农机》
2021
5
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下载PDF
职称材料
2
一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法
梅御东
陈旭
孙毓忠
牛逸翔
肖立
王海荣
冯百明
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
40
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职称材料
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统计分析
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