基于前后端分离的气味数据传输系统的设计.pdf
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1、2023年11月计算机应用文摘第39 卷第2 1期基于前后端分离的气味数据传输系统的设计史伟(浙江理工大学,杭州310 0 0 0)摘要:在物联网时代,如气味等感官数据的数字化和远程传输为技术创新开辟了新途径。文章设计了一个基于前后端分离的气味数据传输系统,该系统包括一个服务器端(包含数据库系统和数据传输模块)以及一个负责接收和解码数据的客户端。应用深度学习技术,特别是自编码器,文章有效地处理了气味数据的独特复杂性,可推动系列应用(包括远程嗅觉感应和数字烹饪等)的发展。关键词:物联网;感官数据;气味数据;客户端-服务器架构;深度学习技术中图法分类号:TP319文献标识码:ADesign of
2、odor data transmission system based on front-end andback-end separationSHI Wei(Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 31000,China)Abstract:In the era of the Internet of Things,data-driven decisions have carved new paths for innovation,especially in the digitization and remote transmission of sensory
3、data like odors.In response to this demand,this research designed a system for the digitization and remote transmission of odor data based on a client-server architecture.The system design includes a server-side encompassing a database system and datatransmission module,as well as a client-side resp
4、onsible for receiving and decoding the data.Deep learningtechnologies,particularly autoencoders,have been utilized in the system to effectively handle the uniquecomplexity of odor data.The implementation of this design is anticipated to propel the development of arange of applications,including remo
5、te olfactory sensing and digital cooking.Key words:Internet of Things,sensory data,odor data,client-server architecture,deep learningtechnology本质上是一个含有三层或更多层的神经网络,这些1引言神经网络暂未具备人脑同等的能力,但能模拟人脑感官数据的数字化和远程传输在各个领域均有的行为并从大量数据中“学习”。其中,单层神经网潜在的应用前景,包括但不限于数字烹饪、虚拟现实、络可以进行近似的预测,额外的隐藏层可以帮助优医疗保健和香水等,势必为人们的生活带来无限
6、可化结果。深度学习驱动着许多改善自动化的人工智能。捕捉气味数据的复杂性并将其转化为支持远程能(AI)应用和服务,无需人工干预即可执行分析和传输和解码的数字格式是核心研究之一 1 3。本文物理任务,被广泛应用于医疗保健、金融及交通运输将设计并实现一个能够将气味数据编码为数字格式,等领域 4 5O且支持远程传输与客户端解码的系统,该系统的关键创新点是应用深度学习技术(如自编码器等)捕捉及编码气味数据的复杂属性,从而为气味数据传输问题提供新的视角,进而为其他感官数据的传输提供参考。本文将深入挖掘气味数据的内在特性,旨在提高数据传输的效率和质量,并尽可能地减少由于数据传输导致的信息丢失。2背景知识2.
7、1深度学习如图1所示,深度学习是机器学习的一个子集,模型评评估结验证集果选代完成选代完成特征工深度学数据集程图1深度学习模型流程图2.2自编码器如图2 所示,自编码器是一种特殊的人工神经网络,可学习输人数据的高效编码,常被用于降维和异常检测,在构建深度学习模型中起着重要作用,该网模型预预测结训练集习模型选代训练测试集测果28络主要包含编码器和解码器。其中,编码器负责将输人数据压缩为潜在空间表示,可用编码函数h=f()表示;解码器负责根据潜在空间表示重构输入数据,可用解码函数r=g(h)表示。输入数据优化算法自编码器被训练以最小化重构错误(如均方误差),在异常检测、图像去噪、特征提取等领域均有应
8、用。在觉数据传输研究中,自编码器能对高维度数据进行编码并捕获关键特征,还能将其解码为原始格式。3系统设计3.1楼数据预处理在实际气味数据传输系统的实现过程中,作为关键步骤,数据预处理对深度学习模型的性能有着重要影响。以某种水果的气味数据为例,其中主要成分为气味分子种类、每种分子所占比例、每种分子的浓度变化曲线和挥发性等。原始气味数据如表1所列,其中的f_A(t),f_B(t),f_C(t)和f_D(t)代表各个分子的浓度变化曲线,是与时间相关的非线性函数。表1某种水果的原始数据分子名称占比分子A40%分子B30%分子20%分子D10%如图3所示,气味数据预处理阶段主要负责将原始数据标准化,并将
9、其转化为模型可以接受的形式,如占比被归一化于0 1之间,挥发性可能被量化为(1(高)0.5(中)、0(低)的形式。某种水果气味的原始数据预处理后的数据图3气味数据预处理示例在气味数据预处理中,非线性浓度变化曲线的处理是一个关键步骤。本文采用离散傅里叶变换(D is c r e t e Fo u r ie r T r a n s f o r m,D FT)对气味的浓度变化进行编码,首先对浓度变化曲线进行采样获得一系列离散的浓度值,这些值可反映特定时间点上气味浓度计算机应用文摘的情况;然后通过离散傅里叶变换将这些离散值转换为频域,从而得到一系列的频率和相应的振幅,其中每个频率均代表一个周期性变化的
10、成分,其对应的振幅代表该成分在整体变化中的贡献度。这种表示方法在处理气味浓度变化曲线时具有编码表重构数重构误隐藏层隐藏层示编码器解码器图2 自编码器的示意图浓度变化曲线f_A(t)f_B(t)fC(t)f.D(t)数据清洗数据标准化浓度变化曲线离数据归一化散化2023 年第2 1期据差挥发性高中低高以下优点:(1)离散傅里叶变换可有效减少需要存储和传输的数据量,对于大规模气味数据处理具有实际意义;(2)通过离散傅里叶变换可更好地理解及分析气味浓度的变化规律,提升了气味数据的可解释性。然而,这种表示方法也可能带来一定的信息损失,在采样和变换过程中可能会忽视一些细微或非周期性的变化。但对大部分常见
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