IoT(Internet of things) systems, as a type of speciaal large complex management information system, sense and recognize physical world using wireless sensing technologies and smart sensor device, collect data and transfer information via network. Therefore, physical objects and virtual things are seamlessly integrated ultimately. Due to the facts that there are a large amount of objects which vary greatly in forms and they are mostly in constant changing status, IoT data are characterized as heterogeneous, massive, uncertain and so on. Traditional data management theory and method can not meet the requirements of data management for IoT information system applications. Therefore, the importance of modeling and processing IoT data has become significantly accentuated in the context of information system. This research mainly concentrates on service framework and the corresponding data management and processing tecnologies of IoT information system, including the proper service framework and the corresponding service recovery mechanism under the proposed service framework in IoT information system, massive data storage method for IoT information system, data query problem in IoT system, data aggregation approach and data intelligent processing algorithm for IoT system. The main purpose of this study is scientific management of data service problem in IoT information system by using theory and knowledge of information management, database, artificial intelligence and computer science.
物联网系统作为一类特殊的大型复杂管理信息系统,利用无线感知技术和智能传感器装置对物理世界进行感知和识别,并对采集的数据和信息通过网络传输,最终实现对物理世界的虚拟和现实物体的无缝集成。由于物理世界中的物体形式多样且数量庞大,加之其处于不断运动变化中,物联网感知数据具有异构性、海量性、冗余性和不确定性等特点。传统的数据管理理论和方法不能满足物联网数据管理的要求。因此,研究适合物联网信息系统的数据模型和处理方法成为目前物联网应用领域中亟待解决的问题。本研究主要针对物联网信息系统的服务框架和相关的数据管理和处理问题进行研究,包括物联网信息系统的框架体系及该体系结构下的服务发现机制、物联网信息系统中海量数据的存储问题、数据查询问题、数据融合问题、数据智能处理问题等。其主要研究目标是利用信息管理、数据库、人工智能、计算机等专业知识对物联网信息系统中的数据服务问题进行科学管理。
物联网系统作为一类特殊的大型复杂管理信息系统,利用无线感知技术和智能传感器装置对物理世界进行感知和识别,并对采集的数据和信息通过网络传输,最终实现对物理世界的虚拟和现实物体的无缝集成。由于物理世界中的物体形式多样且数量庞大,加之其处于不断运动变化中,物联网感知数据具有异构性、海量性、冗余性和不确定性等特点。传统的数据管理理论和方法不能满足物联网数据管理的要求。因此,研究适合物联网信息系统的数据模型和处理方法成为目前物联网应用领域中亟待解决的问题。本研究主要针对物联网信息系统的服务框架和相关的数据管理和处理问题进行研究,包括物联网信息系统的框架体系及该体系结构下的服务发现机制、物联网信息系统中海量数据的存储问题、数据查询问题、数据融合问题、数据智能处理问题等。其主要研究目标是利用信息管理、数据库、人工智能、计算机等专业知识对物联网信息系统中的数据服务问题进行科学管理。除此之外,根据研究生的专业特点,本项目还资助进行了零售商产品回收决策问题和石油供应链可持续发展评估研究,以及信息服务与定价策略研究,后者属于管理信息系统领域近几年的研究热点,研究了面向异质消费者的双寡头垄断市场中信息产品与附加服务的最优定价策略。共发表科研论文19篇,其中国际期刊论文14篇,SSCI/SCI检索14篇次,包括国际期刊Journal of Management Information Systems, Knowledge-based Systems, Information Technology and Management, Computers & Induatrial Engineering, IEEE System Journal, IEEE Network Magazine,Soft Computing等。国内核心期刊论文5篇,参加国际会议5次。项目在研期间,申请人获得自然科学基金面上项目一项,获得2013年度天津大学北洋青年学者称号,入选天津市2013年度“131”创新型人才培养工程第一层次人选。获得教育部自然科学奖二等奖一项,排名第三。培养毕业研究生18人,在读研究生7人,协助培养博士研究生4人。培养的研究生中,2人次获得天津市优秀硕士论文,9人次获得国家奖学金。
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数据更新时间:2023-05-31
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