移动信息系统

依托文化旅游资源开发和文化旅游产业发展，实现区域产业振兴是重大自然灾害地区灾后重建的重要途径。为此，本文提出了一种基于大数据和物联网的本土文化IP开发和文化创意设计方法，为此类地区灾后重建探索新思路。首先，我们通过物联网采集传统和现代文化元素数据，进行数据清理和处理。其次，基于本体建模和张量分解，采用数据挖掘技术对区域文化数据进行多层协同处理;根据我们的方法，可以有效地筛选和过滤当地的文化类别。最后，我们建立了一个基于物联网的文化IP开发模型，并通过系统测试和仿真分析验证了该模型的有效性和适用性。

无线传感器设备是物联网(IoT)的支柱，使现实世界的物体和人能够连接到互联网，并相互互动，以改善公民的生活条件。然而，物联网设备内存和功耗受限，不允许高计算应用，而路由任务是使对象成为物联网网络的一部分，尽管它是一个高功耗任务。因此，在设计物联网无线网络路由协议时，能源效率是一个重要的考虑因素。本文提出了一种基于强化学习的节能路由协议EER-RL。强化学习(RL)允许设备适应网络的变化，如移动性和能量水平，并改进路由决策。与现有的其他节能路由协议进行了性能比较，结果表明该协议在能源效率、网络生存期和可扩展性方面有更好的性能。

社会生活的信息电离和经济的全球化使得英语的重要性日益突出。构建网络环境下的辅助教学信息化教学平台已成为各基础学校的主流教学方式。如何将各类多媒体教学资源整合到英语课堂教学中，已成为当前高校教学改革的主要目标。针对目前英语教育课堂的不足，本文设计并开发了一种基于物联网和数据挖掘方法的英语教育云课堂。首先，系统采用三层B/S模式，开发平台选用，NET，开发语言，采用ASP。NET，数据库选择SQL server。其次，利用数据挖掘方法对云课堂背景中的数据进行清理整理，探究数据背后的课程教育状况。最后，通过仿真测试分析验证了本文所建立的英语教育云课堂的有效性。

大数据是一个大规模的快速增长的信息数据库。大数据具有巨大的数据大小和复杂性，无法通过传统数据处理工具轻松存储或处理。大数据研究方法已广泛应用于许多学科，因为基于大规模大数据分析的研究方法引起了对科学方法论的兴趣。在本文中，我们提出了深度计算模型，分析了影响社会和心理健康的因素。所提出的模型利用大量微博手册注释数据集。这一大量数据集分为六个主要因素，影响社会和心理健康，即经济市场相关，政治民主，管理法，文化趋势，信息水平的扩张和快速相关性生命的节奏。拟议的模型比较了不同影响因素的审查数据，以获得社会心理健康与这些因素之间的相关程度。

提出了一种基于移动网络的分布式电网主动同步控制方案。该方案避免了传统控制方法等待时间长、可靠性低等缺点，能够满足“热插拔在线”分布式电网连接的要求。该方案利用移动网络对分布式电力系统与大电网之间的电压转差信息进行采集和检测。当电压转差不能满足并网要求时，主动调节分布式电力系统侧电压信息。幅值差和相位差信号分别通过PI进行调整，生成的调整信号分别以不同的权重系数通过移动网络发送到相应的控制器。接收机接收到调节信号后，通过移动暂悬的特性曲线来改变其输出电压的幅值和频率，从而最终实现分布式电力系统侧电压和大电网侧电压。最后，通过仿真分析和实验验证了该主动同步控制策略的有效性和实用性。

随着多路边缘计算(MEC)概念的提出，路边单元(RSU)被认为是一个有效的应用提供商，它不仅执行传输资源分配和数据处理相关的计算，而且为道路车辆提供实时应用。但是，当固定的路边节点与移动车辆通信时，较高的业务迁移率会影响相应业务的实时性。此外，车辆密度也会影响服务性能。因此，本文构建了一个双处理层体系结构。定义了一个新的概念——移动二次计算节点(MSCN)，该节点用于构成移动计算层，其数量随车辆密度的变化而动态变化。然后，设计了面向MSCN的虚拟计算单元(VirCC)，并给出了相应的资源分配方法和车辆消息分发机制。采用网络模拟器(NS-3.28)来研究提出的体系结构的性能。仿真结果表明，该体系结构显著提高了通信性能和计算效率。