在长江航运智能信息服务系统中，单一的监控方式对船舶的管理有很大难度，采用多传感器的监控管理有利于增加信息系统的利用率，有效的提高信息的可靠性和精确性，加强对目标识别的能力。常用的传感设备有AIS、CDMA/GPRS、雷达等，各传感设备的监控功能及应用条件不尽相同，对监测目标的表现形式也各不一样。各传感设备对使用环境的要求是不同的，信息传输量的大小也不尽相同，如AIS接口传输回来的信息量就相当大，不易保存。AIS、雷达、VHF采集的船舶交通流信息及卫星、GPRS等采集的信息分别通过长江海事专网和公网存储到分布式中心数据库中，方便数据信息的随时调用。采用分布式的数据存储方式可以有效的解决信息量过大的问题，实现信息的动态存储、动态转换。
3.4  信息处理技术
采用数据挖掘技术对船舶交通流各类相关数据进行挖掘，获取长江在航船舶实时、有效的交通流状态信息以及时空分布状况。数据挖掘的作用就是在基于数据库、知识库、方法库及数据仓库的基础上，将采集到的信息通过处理后进行整合，通过人机交互界面将有效信息输出，智能地为海事监管决策层提供信息服务。对长江航运船舶交通流信息处理有如下挖掘过程，数据挖掘的流程图如图3.1所示。

 图3.1 数据挖掘流程
数据挖掘融合了人工智能、统计、机器学习、模式识别和数据库等多学科的理论、方法和技术，在商业、政府管理、军事等多种领域发挥着巨大的作用。数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从中心数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。要做好对海量数据信息的挖掘工作并完成数据挖掘任务，完全、可靠、及时的数据信息是基础[10]。
首先要确定数据挖掘对象，清晰地定义出数据挖掘问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性。是不会成功的。其次是数据准备，关键在于数据的选择与数据的预处理。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息。并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。研究数据的质量，为进一步的分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。最重要的挖掘过程就是对所得到的经过转换的数据进行挖掘。经过数据转换，将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键[11]。除了完善选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地、智能地完成。最后对数据进行分析决策，将分析所得到的结果提交给用户，用户可以根据实际情况进行相应分析，进而制定下一步措施。
4  内河航运信息服务平台总体方案设计
4.1  设计原则
（1）先进性
系统设计必须把握计算机技术、通信技术、网络技术、传感技术发展的方向，采用先进的体系结构，选择先进的软件和硬件技术和设备建造系统的支撑平台和运行环境，保证系统在技术上有一定的超前性。
（2）安全性
根据物联网自身的特点，物联网除了面对移动通信网络的传统网络安全问题之外，还存在着一些与已有移动网络安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对设备的有效监控，并且数量庞大，设备集群等相关特点造成的。
物联网的特殊安全问题很大一部分是由于物联网是在现有移动网络基础上集成了感知网络和应用平台带来的。因此，移动网络中的大部分机制仍然可以适用于物联网并能够提供一定的安全性，如认证机制、加密机制等。但还是需要根据物联网的特征对安全机制进行调整和补充。本课题要充分考虑系统安全性管理。 内河智能航运信息服务（船联网）平台技术研究(6):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_2756.html