复述一下节点感知物理环境,将物理信息转换为数据,并对数据进行初步分析、处理和存储。 计算机网络一般将所有数据传输到控制终端进行处理,数据在传输过程中不进行处理,而是无线网络从节点采集信息,进入节点跳转传输过程,最后到控制终端,整个网络的每一步都对数据进行处理和管理,始终以数据为中心。
时间: 2023-06-23 10:08:36 浏览: 42
节点感知物理环境是指通过传感器等设备获取物理环境的信息,将这些信息转换为数字信号,并进行初步分析、处理和存储。这些节点可以是物联网设备、传感器、控制器等,其目的是将物理环境的信息数字化,方便计算机网络的处理和管理。
在计算机网络中,数据在传输过程中不进行处理,而是在控制终端进行处理。无线网络从节点采集信息,经过多次跳转和传输,最终到达控制终端。整个网络的每一步都对数据进行处理和管理,以保证数据的完整性和准确性。数据始终是网络的中心,网络的设计和管理都围绕着数据展开。
相关问题
复述一下节点通过拓扑结构构建网络,由于外界环境的变化会导致节点的位置移动或者节点能源耗尽等情况,网络的拓扑结构就会发生改变。如果网络不具备自组织能力,在网络结构发生改变或者出现故障时,会影响网络的监控能力以及数据的准确性。所以,网络的自组织性是非常重要的,在异常情况下,可以发现并解决问题,提高网络的稳定性。
网络的自组织性是指网络中的节点具有自我调节、自我组织和自我控制的能力,能够根据网络的状态和外界环境的变化,自主地调整自身的位置、连接方式和能量消耗等,以保持网络的稳定性和可靠性。当网络发生故障或拓扑结构发生变化时,自组织网络可以通过节点之间的协作和信息交流,重新组织拓扑结构,优化网络性能,保证网络的正常运行。因此,网络的自组织性对于提高网络的鲁棒性、可靠性和灵活性至关重要。
帮我重新复述一下这段话:张鑫[11]等人研究了由云服务器、深度学习的应用模型、数据合并单元以及智能的电力仪表组成的开关柜远程状态监测系统。该系统采用LoRa通信在采集节点当中成立自组织网络,对开关柜的状态实时采集;利用4G通信将数据传输至云端数据库中,建立了含有多层感知机的前馈深度学习模型。该系统将深度学习应用于设备的状态监测,建立开关柜的状态研判模型,提高了开关柜的状态监测的快速性、准确性和高效性。
张鑫等人研究了一种开关柜远程状态监测系统,该系统由云服务器、深度学习的应用模型、数据合并单元以及智能的电力仪表组成。该系统利用LoRa通信在采集节点中建立自组织网络,实时采集开关柜的状态;利用4G通信将数据传输至云端数据库中,并建立了含有多层感知机的前馈深度学习模型。该系统将深度学习应用于设备的状态监测,建立开关柜的状态研判模型,提高了开关柜的状态监测的快速性、准确性和高效性。
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