曹春华 唐雅娜 黄德研

（广州软件学院,广东 广州 510000）

监测信息技术的快速发展催生出了多个数据监测领域。监测相关技术水平的高质量发展使监测领域数据规模成倍增长。在实际监测大数据业务开发中，历史数据实时性分析工作不能够满足实际监测要求，相关监测平台操作逻辑智能化水平较低，监测机器大多只能实现自动化数据获取与共享。因此从监测大数据的时间维度和空间维度出发，形成全面的数据监测，能够实现通过人工智能技术全面提升信息监测大数据的智能化。

1 监测大数据现状

随着无线电监测大数据技术与大数据技术的普及，相关监测业务体量不断扩展。在现阶段的监测手段更新优化的同时，传统的人工监测手段已经不能满足时代业务的发展需求。机器智能自动化的监测形式代替人工可操作性的自动数据监测工作，从根本上降低了人工监测操作对业务监测大数据信息的浪费[1]。监测领域发展会产生大量实时性的可操作数据，契合业务类型的监测大数据信息不断被记录下来。在开展监测大数据操作时，机器数据信息操作智能化水平较低，往往只能够实现数据提取和处理的监测自动化，对隐藏在数据信息内部的监测业务逻辑不能够完整挖掘和利用，设备的智能化工作处理水平较低。

1.1 历史数据应用效率较低

在大数据监测业务开发过程中，随着监控网络建设的不断增强，监测平台多元化的数据需求会产生体量巨大而烦琐的历史监测数据。……