高榕谦

深圳市兴毓佳科技有限公司

摘要(Abstract)：

随着物联网技术的快速发展，传感器数据的规模和复杂性急剧增长，使得传统的数据处理方法面临巨大挑战。为解决这一问题，本文围绕基于深度学习的物联网传感器数据智能处理展开研究。首先，分析物联网传感器数据的特点及其处理需求，指出深度学习技术在数据特征提取、异常检测和预测分析等方面的优势。其次，设计了一种深度学习驱动的数据处理框架，结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和自编码器等模型，实现传感器数据的自动化处理与智能分析。为验证算法的有效性，本文选取典型物联网应用场景进行实验，包括环境监测数据预测和设备运行状态异常检测；结果表明，本文提出的模型在数据处理效果和运行效率方面均优于传统方法，显著提升了对非线性数据和噪声数据的处理能力。最后，探讨了深度学习方法在物联网数据处理中的进一步发展方向及应用潜力。研究结果为推动物联网传感器数据智能化处理和深度学习的实际应用提供了重要参考。

关键词(KeyWords)：

深度学习；物联网传感器；数据智能处理；优化算法；非线性数据处理

参考文献(References)：

［1］郭胜楠，赵飞，李镜.基于微服务架构的传感器数据处理［J］.计算机与网络，2023，49（08）：42-46.

［2］胡珍妮许小芾.基于融合深度学习的物联网传感器应用雾大数据分析［J］.电子设计工程，2023，31（12）：96-100.

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