杨建栋
- 作品数：16 被引量：18H指数：3
- 供职机构：首都信息发展股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信建筑科学交通运输工程更多>>
- 面向服务的物联网应用支撑系统的设计与实现被引量：2
- 2015年
- 针对物联网应用中感知设备与业务交互日趋频繁复杂所带来的碎片化问题,提出一种面向服务的物联网应用支撑系统;利用SOA三元域软件模型将实际应用业务与感知设备之间的基础性业务流程,以服务形式抽象;融合中间件技术,构建一个屏蔽异构的应用支撑系统,系统以服务松耦合形式完成物理性数据向信息化数据过渡的映射过程,使实际业务与感知设备之间实现透明交互;设计模型以企业级开发进行系统实现,并在实际液化石油气监测应用中进行部署测试,测试表明该系统能够实现基础操作碎片化的消除,在企业级指标范围内很好地完成应用服务的交互。
- 于洪波方丽英杨建栋陈道新王普
- 关键词：物联网中间件
- 加权数据融合算法在液化气监测中的应用
- 近年来，随着液化气应用越来越广泛，在其使用过程中的安全问题也越发重要;本文针对液化气监测领域的业务特点，应用在液化气监测试点采集到的实时数据，分析了液化气使用过程中影响液化气爆炸的混合气体中二氧化碳气体浓度与液化气爆炸上...
- 刘鸿飞杨建栋方丽英王普
- 关键词：数据融合
- 一种支持多接口协议通信的超高频RFID读写器
- 本发明涉及一种支持多接口协议通信的超高频RFID读写器，包括超高频读写模块、接口转换模块和电源模块。超高频读写模块用于实现超高频RFID读写功能，主要由RFID收发器、功率放大器、处理器、射频天线组成；接口转换模块用于将...
- 杨建栋于洪波方丽英唐劼赵寒
- 文献传递
- 智慧城市物联网应用支撑平台研发与产业化
- 龚承亮郭洪韬任晓明杨蕾谢家钰陈道新杨建栋奚小春杨昊屈利华丛培红胡晓佟萌张增茂
- 研究目的： 突破多种传感器集成技术，研发物联网应用中间件，研究传感信息统一接入等标准规范；研究基于TD-LTE技术的物联网信息传输应用集成技术，建设完成北京市物联数据专网，为北京市政务和公共服务领域的物联网应用提供网络支...
- 关键词：
- 关键词：物联网微机控制系统
- 基于射频识别技术的机动车车牌自动识别与稽查系统研究
- 本文基于射频识别技术的特点，提出了一套机动车车牌自动识别与稽查系统解决方案，用来解决机动车套牌/假牌、偷逃车船使用税等违法违章管理问题。该方案利用射频识别技术、计算机网络技术、通信技术、软件开发技术、数据库技术等提供以电...
- Jiandong Yang杨建栋Nong Si司农Pu Wang王普
- 关键词：自动识别射频识别技术
- 一种面向服务的物联网网关设计被引量：3
- 2015年
- 提出了一种普遍适用面向服务的物联网网关的设计实现方式,通过对感知设备进行识别、建立应用路由并进行控制管理,接收感知层发送的数据并进行清洗和事件分析,向上层应用传递清洗和筛选后的数据或事件信息,利用组件建立与感知设备间透明的、标准的对话模式。从设备管理、运转引擎、逻辑引擎等技术方面详细描述了将底层设备统一化管理,使得当感知设备的数据库软件或后端发生变化情况发生时,应用端无需修改或做简单修改就能处理,节省多对多连接的维护复杂性问题,从而解决现在物联网领域产品众多、标准不统一的问题。
- 杨建栋司农陈道新王普杨昊
- 关键词：物联网网关中间件
- 加权数据融合算法在液化气监测中的应用被引量：2
- 2016年
- 针对液化气监测系统具有实时性和突发性等特点,提出了一种应用在液化气监测中的动态预警方法,解决了在监控系统中需要手动调节阈值的问题。首先通过多传感器网络对被测环境中的数据进行采集,并利用贝塞尔公式对数据进行清理。采用加权数据融合算法对同类型传感器数据进行处理,根据二氧化碳浓度与爆炸上下限关系动态调整报警阈值。通过实地采集的数据计算,证明了该方法在不需要先验知识的情况下,可以有效减小系统误差,准确预警。
- 刘鸿飞杨建栋方丽英王普
- 加权数据融合算法在液化气监测中的应用
- 近年来,随着液化气应用越来越广泛,在其使用过程中的安全问题也越发重要;本文针对液化气监测领域的业务特点,应用在液化气监测试点采集到的实时数据,分析了液化气使用过程中影响液化气爆炸的混合气体中二氧化碳气体浓度与液化气爆炸上...
- 刘鸿飞杨建栋方丽英王普
- 关键词：数据融合
- 文献传递
- 多身份认证信息特征复合认证方法
- 本发明提出了一种多身份认证复合方法，可应用于身份认证、办公自动化等领域。具体包括采集合法认证对象的身份认证信息，计算并保存特征信息矩阵，采集未知的待认证对象J的身份认证信息，计算待认证对象J的单身份认证概率，单身份认证信...
- 刘经纬王普杨蕾李会民张春晓杨建栋赵辉常鹏贾之阳
- 文献传递
- 基于tlPSO-SVM模型的肿瘤进展预测
- 2014年
- 为研究患者肿瘤进展情况与各项指标之间的关系,以支持向量机(SVM)作为分类模型,根据各项检查指标预测肿瘤进展情况。设计三层粒子群优化算法(tlPSO)对SVM模型进行参数寻优,使用训练集建立分类模型,利用测试集评估模型性能,得到tlPSO-SVM模型。tlPSO算法能有效降低陷入局部最优解的机率,获取全局最优参数,从而使模型具有最优的分类性能。将血常规、中医症候、FACT评分等指标作为输入,肿瘤进展情况作为分类输出,建立分类模型并进行预测。实验结果表明,tlPSO-SVM模型准确率较高,具有较好的分类性能。
- 方丽英陈培煜王普李爽杨建栋万敏
- 关键词：肿瘤进展粒子群优化算法支持向量机参数寻优
