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1. 毕业设计（论文）主要内容：
边缘计算可以理解为边缘式大数据处理——数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。边缘计算减少了中间传输的过程，有更实时、更快速的数据处理能力。其次，由于与云端服务器的数据交换不多，边缘计算的网络带宽需求更低。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高中心服务器数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。这些数据预处理技术大大提高了数据的质量。
本课题基于边缘计算技术，结合数据预处理的相关知识，实现边缘侧高效的数据预处理方法及相关仿真，通过对数据的预处理，以期在数据传输过程中减少网络传输带宽和大大提高数据质量。2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅不少于15篇的相关资料，其中近5年外文文献不少于3篇，完成开题报告（设计目的意义至少800汉字，基本内容和技术方案至少400汉字）；
（2）利用树莓派3B 或其他边缘智能设备实现环境感知数据的采集存储；
（3）在边缘智能设备上实现数据预处理部分，对数据进行预处理并将其输出保存；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅边缘计算的相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：掌握边缘智能设备的相关原理，完成英文资料的翻译，熟悉边缘智能设备开发环境。
（3）第6－9周：完成边缘智能设备的数据采集系统。
4. 主要参考文献
1. 张玺君; 袁占亭; 张红; 高玮军; 张恩展. 交通轨迹大数据预处理方法研究. 计算机工程 2019,26-31.
2. 丁春涛; 曹建农; 杨磊; 王尚广. 边缘计算综述: 应用, 现状及挑战. 中兴通讯技术 2019,25.
3. García, S.; Luengo, J.; Herrera, F. Tutorialon practical tips of the most influential data preprocessing algorithms in datamining. Knowledge-Based Systems 2016, 98, 1-29.
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