深度学习的物联网动态数据完整性检测方法

• 作者: 王卫斌
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 物联网 动态数据 完整性检测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 30-33,37
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.11.030

摘要

传统的动态数据完整性检测方法物联网动态数据完整性波动的幅度大,检测效率低,为了解决上述问题,基于深度学习研究了一种新的物联网动态数据完整性检测方法,设定动态数据生成层、动态数据传输层、动态数据应用层,分别在各层进行停留,由于动态数据的不规则性,动态数据在任何一个层次都有可能出现突变、错乱、遗失等情况,这些情况都会间接性的影响整个动态数据的完整性,在深度学习的物联网动态数据完整性检测方法会通过依靠深度学习而建立的初级监督层、中级监督层、高级监督层分别进行相对应的监督,达到物联网动态数据完整性检测分析判定的目的.实验表明,基于深度学习的物联网动态数据完整性检测方法能够有效降低数据完整性,提高检测效率.