Sorunsuz Veri Alışverişi için Makine Öğrenimi Tabanlı Bir Çerçeve Kullanarak Standartlaştırılmış IoT Ontolojilerine Doğru

Summary

Bu çalışma, gerçek zamanlı IoT ontoloji hizalaması için makine öğrenimi tabanlı bir çerçeve sunarak heterojen sistemler arasında kesintisiz veri alışverişine olanak tanıyor. Yaklaşım, anlamsal modelleme ve uyarlanabilir optimizasyonu entegre ederek birlikte çalışabilirliği artırır, gecikmeyi azaltır ve yüksek doğruluk elde eder. Gerçek dünya ortamlarında doğrulanmış, ölçeklenebilir, standartlaştırılmış bir IoT entegrasyon çözümü sunar.

Abstract

Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının artan heterojenliği, gerçek zamanlı birlikte çalışabilirlik ve kesintisiz veri alışverişinin sağlanmasında önemli zorluklara yol açmıştır. Mevcut IoT ekosistemleri genellikle çeşitli veri modelleri, iletişim protokolleri ve anlamsal temsiller kullanarak çalışır ve bu da entegrasyonu engelleyen parçalanmış sistemlere neden olur. Bu sorunu çözmek için standartlaştırılmış, uyarlanabilir IoT entegrasyonu için makine öğrenimi tabanlı ontoloji uyumunu kullanan birleşik bir çerçeve öneriyoruz. Bu araştırmaya rehberlik eden hipotez, anlamsal modellemeyi akıllı optimizasyon teknikleriyle birleştirmenin, heterojen IoT ortamları arasında veri alışverişinin tutarlılığını ve verimliliğini önemli ölçüde artırabileceğidir. Önerilen çerçeve, cihaz ontolojilerini dinamik olarak hizalamak için gerçek zamanlı veri akışı işlemeyi, anlamsal benzerlik analizini ve uyarlanabilir ontoloji haritalamasını entegre eder. Akıllı evler ve sağlık sistemleri de dahil olmak üzere simüle edilmiş ve gerçek dünya ortamları kullanılarak çerçeve, doğruluk, gecikme ve birlikte çalışabilirlik oranı gibi temel performans ölçümlerine göre test edildi. Sonuçlar, önerilen yöntemin %97'lik yüksek bir ontoloji hizalama doğruluğuna ulaştığını, gecikmeyi 20 ms'nin altına düşürdüğünü ve çeşitli cihaz türleri arasında %95'in üzerinde birlikte çalışabilirliği koruduğunu göstermektedir. Bulgular, makine öğrenimi algoritmalarının anlamsal modellemeyle entegrasyonunun IoT sistemlerinin performansını, ölçeklenebilirliğini ve uyarlanabilirliğini önemli ölçüde artırdığını doğrulamaktadır. Çerçeve, anlamsal tutarsızlıkları başarıyla giderir ve manuel müdahale olmadan dinamik cihaz katılımını destekler. Bu çalışma, gelişen cihazlara ve veri standartlarına uyarlanabilen gerçek zamanlı, akıllı ontoloji hizalaması sunan, IoT birlikte çalışabilirliği için sağlam ve ölçeklenebilir bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışma, çeşitli uygulamalar arasında standartlaştırılmış, verimli ve otomatik iletişimi destekleyebilen yeni nesil IoT mimarilerinin geliştirilmesine katkıda bulunuyor.

Introduction

Nesnelerin İnterneti (IoT), sağlık hizmetleri, akıllı şehirler, tarım ve endüstriyel otomasyon^gibi çeşitli alanlarda çalışan çok çeşitli heterojen cihazları birbirine bağlayarak akıllı ortamlar için hızla temel bir altyapıya dönüşüyor ^1,2,3. Bu cihazlar büyük hacimli veriler üretir ve anlamlı bir şekilde iletişim kurmak için anlamsal anlayışa dayanır 4,5,6,7. Bununla birlikte, standartlaştırılmış bir anlamsal yapının olmaması, kesintisiz veri alışve....

Protocol

Bu araştırma, insan veya omurgalı denekleri veya doku örneklemesini içermiyordu. Tüm deneyler, J. C. Bose Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, YMCA, Faridabad'daki kurumsal hesaplama araştırma yönergelerine uygun olarak gerçekleştirildi.

Ontoloji toplama ve değerlendirme
Sağlık hizmetleri, akıllı evler ve endüstriyel izleme ile ilgili genel ontolojiler, RDF/OWL formatları^1,2,3'te Bağlantılı Açık Sözlükler (LOV) ve alana özgü portallar dahil olmak üzere yerleşik havuzlardan elde edildi. Her ontoloji bir ontoloji düzenleyicisinde (örn....

Results

Ontoloji toplama ve değerlendirme
Ontoloji analizi, sınıf hiyerarşisi, anlamsal etiketler ve veri özelliği tanımları açısından alana özgü IoT ontolojileri arasında önemli tutarsızlıklar ortaya çıkardı. Bu tutarsızlıklar sağlık hizmetleri ve akıllı ev veri kümeleri arasında daha belirgindi ve ('lik bir yapısal uyumsuzluk oranı gösterdi. Bu varyasyonların tanımlanması, standardizasyon eksikliğinin IoT ortamları arasında birlikte çalışabilirliği bozduğu yönündeki ilk hipotezi doğruladı. Bu uyumsuzluklar,.......

Discussion

Geliştirilen makine öğrenimi tabanlı çerçeve, heterojen IoT ortamlarındaki anlamsal birlikte çalışabilirlik zorluklarını ele almadaki etkinliğini göstermektedir. Anlamsal modellemeyi, makine öğrenimi tabanlı ontoloji hizalamasını ve bulut tabanlı ara yazılım dağıtımını entegre eden yapılandırılmış bir protokol sayesinde sistem, çeşitli cihazlar arasında yüksek ontoloji hizalama doğruluğu ve tutarlı veri entegrasyonu elde etti.

Kritik protokol adımları<.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Bulut Tabanlı Ara Yazılım Platformu	Açık kaynak / Tescilli (örneğin, Firebase)	YOK	Gerçek zamanlı veri alımını ve depolamayı kolaylaştırır.
Giriş Ontolojileri	Genel Depolar (örneğin, LOV)	YOK	IoT ortamları için etki alanına özgü OWL/RDF ontolojileri.
Makine Öğrenimi Kitaplığı	Açık kaynak (örneğin, scikit-learn)	YOK	Denetimli sınıflandırma modeli eğitimi için kullanılır.
Ağ Simülasyon Aracı	Açık Kaynak / Ticari (örneğin, NetSim)	YOK	Sanal heterojen IoT cihaz veri kümeleri oluşturur.
Ontology Düzenleme Yazılımı	Açık kaynaklı (örneğin, Proté gé)	YOK	Ontoloji ayrıştırma, düzenleme ve görselleştirme için kullanılır.
Programlama Ortamı	Açık kaynak (örneğin, Python)	YOK	Makine öğrenimi modellerini ve veri işlemeyi uygular.
Ham IoT Veri Akışları	Genel / Özel Veri Kümesi Kaynakları	YOK	Ham IoT cihaz verilerini içeren CSV veya JSON dosyaları.
RDF Çıktı Dosyaları	Çalışma İçi Oluşturuldu	YOK	Anlamsal olarak zenginleştirilmiş IoT verilerini temsil eden RDF/XML dosyaları.
Anlamsal Ayrıştırma Kitaplığı	Açık kaynak (örneğin, RDFLib)	YOK	Anlamsal modelleme için IoT verilerini RDF üçlülerine dönüştürür.
SPARQL Sorgu Motoru	Açık kaynak	YOK	SPARQL sorgularını kullanarak RDF veri tutarlılığını doğrular.