邊緣計算驅動的工業大數據分析-理論 技術及應用 高聰 9787030771520 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：邊緣計算驅動的工業大數據分析-理論 技術及應用 ISBN：9787030771520 出版社：科學 著編譯者：高聰 頁數：230 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1625639 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書針對邊緣計算驅動的工業大數據的數據分析理論及應用進行研究。第1∼2章介紹工業大數據與邊緣計算的研究背景，通過對德國工業4 0、信息物理系統、大數據及邊緣計算的發展歷程、關鍵技術等進行歸納總結，分析當前面臨的挑戰，給出一個完備的綜述。第3章介紹無線感測器網路中邊緣數據的採集與傳輸方案。第4∼6章研究邊雲協同的數據異常值檢測和模式異常檢測，給出基於支持向量機、局部敏感哈希以及高維特徵表示的解決方案。第7章提出面向移動邊緣計算環境的服務質量預測方案。第8章對未來世界工業發展方向進行展望，給出未來的研究方向。 本書內容深入淺出、理論與實際相結合，適用於在相關領域開展研究的在讀碩士研究生、博士研究生以及其他科研工作者。作者簡介 高聰，男，1985年11月生，西安電子科技大學計算機科學與技術專業學士，計算機系統結構專業碩士、博士。2015年12月至今，在西安郵電大學計算機學院任教，主要研究方向：服務計算、網路與信息安全、數據感知與融合等。 近5年來，主持陝西省教育廳自然科學專項科研項目1項（項目編號：17JK0711），以第一作者發表英文論文7篇，其中被SCI檢索5篇、EI檢索5篇、CPCI-S檢索1篇，獲得授權專利2項、授權軟體著作權9件，研究領域內相關科研報道見報3次。目錄 第1章 工業大數據1 1 工業4 0 1 1 1 發展歷程 1 1 2 設計原則 1 1 3 成熟度模型 1 1 4 智能工廠 1 1 5 三類集成 1 1 6 工業無線感測器網路 1 2 信息物理系統 1 2 1 發展階段 1 2 2 體繫結構 1 2 3 關鍵技術 1 3 大數據 1 3 1 大數據的定義 1 3 2 大數據的來源 1 3 3 大數據的類型 1 3 4 大數據帶來的挑戰 1 3 5 大數據技術 1 3 6 大數據管理 本章小結 第2章 邊緣計算的發展與挑戰 2 1 邊緣計算的萌芽 2 2 邊緣計算概述 2 2 1 邊緣計算與傳統雲計算的區別 2 2 2 邊緣計算的整體架構 2 2 3 邊緣計算的獨特優勢 2 3 邊緣計算的典型應用場景 2 3 1 5G與邊緣計算 2 3 2 工業物聯網 2 3 3 車聯網與智慧交通 2 3 4 智慧生活 2 3 5 虛擬現實/增強現實 2 4 邊緣計算的關鍵技術 2 4 1 核心技術問題 2 4 2 關鍵技術及發展趨勢 2 5 邊緣計算面臨的挑戰 2 5 1 技術挑戰 2 5 2 標準與法律法規 2 5 3 評價體系與反饋機制 本章小結 第3章 面向無線感測器網路的邊緣數據採集 3 1 智能工廠中數據的縱向流動 3 2 基於感測器雲的數據採集與傳輸 3 3 統一的數據描述與管理框架 3 3 1 度量類型 3 3 2 數據描述和管理 3 4 網路連通性的初步模型 3 4 1 連通性模型 3 4 2 一維網路連通性 3 5 兩跳多匯聚路由機制 3 5 1 二維網路連通性 3 5 2 匯聚節點網路中的r-Kruskal演算法 3 5 3 兩跳路由 3 6 模型驗證與分析 3 6 1 性能指標 3 6 2 數值結果與分析 本章小結 第4章 基於支持向量機的移動邊雲協同數據異常值檢測 4 1 感測器數據異常的原因 4 2 無線感測器網路數據異常值檢測技術 4 2 1 基於統計的方法 4 2 2 基於聚類的方法 4 2 3 基於分類的方法 4 2 4 基於譜分解的方法 4 2 5 基於最近鄰的方法 4 2 6 其他方法 4 3 移動邊雲協同數據異常值檢測概述 4 4 移動邊雲協同異常值檢測方案 4 4 1 傳統的異常值檢測模型 4 4 2 移動邊雲協同異常值檢測 4 5 方案驗證與分析 4 5 1 數據集和實驗參數 4 5 2 模型構建 4 5 3 數值結果與分析 4 6 基於邊雲協同的移動邊緣節點數據異常檢測軟體 4 6 1 軟體功能描述 4 6 2 軟體設計與實現 4 6 3 軟體整體架構 4 6 4 軟體模塊劃分及關聯 4 6 5 軟體流程圖 4 6 6 軟體典型應用場景 4 6 7 軟體運行環境及安裝流程 4 6 8 軟體使用說明 本章小結 第5章 基於局部敏感哈希的分散式邊緣數據異常值檢測 5 1 異常檢測中兩種計算模式的區別 5 2 局部敏感哈希數據異常值檢測方案概述 5 3 相關工作 5 3 1 基於統計的方法 5 3 2 基於聚類的方法 5 3 3 基於距離的方法 5 3 4 基於密度的方法 5 3 5 基於分類的方法 5 4 基於局部敏感哈希的改進型k-NN異常檢測 5 4 1 基本模型 5 4 2 演算法流程 5 4 3 k最近鄰 5 4 4 局部敏感哈希 5 4 5 餘弦相似度 5 5 實驗與分析 5 5 1 參數設置和性能指標 5 5 2 數值結果與分析 本章小結 第6章 基於特徵表示的邊雲協同數據模式異常檢測 6 1 無線感測器網路與時間序列異常檢測 6 2 時間序列中的三類異常 6 3 時間序列的模式異常檢測 6 3 1 基於原始時間序列的模式異常檢測 6 3 2 基於不同特徵表示機制的模式異常檢測方法 6 4 邊雲協同的異常檢測架構 6 4 1 邊雲協同架構 6 4 2 任務遷移 6 4 3 多維特徵表示 6 4 4 基於核密度估計的模式異常檢測 6 5 方案實現與分析 6 5 1 平穩時間序列 6 5 2 數據集 6 5 3 實驗參數 6 5 4 數值結果與分析 本章小結 第7章 面向移動邊緣計算的服務質量數據預測 7 1 移動邊緣計算簡介 7 2 移動邊緣計算服務質量數據的特徵 7 3 移動邊緣計算服務質量數據預測概述 7 4 基於內存的方法和基於模型的方法 7 5 張量與張量分解 7 5 1 符號與操作 7 5 2 CP分解 7 6 服務質量數據預測模型 7 6 1 基本框架 7 6 2 時間感知的張量構建 7 6 3 時序正則化張量分解 7 7 數值實驗與分析 7 7 1 實驗環境與數據集 7 7 2 評價指標 7 7 3 性能比較 7 7 4 潛在因子矩陣維數與預測準確率 7 7 5 張量密度與預測準確率 本章小結 第8章 未來世界工業發展方向展望 8 1 工業5 0 8 1 1 工業4 0與工業5 0 8 1 2 工業5 0誕生的原因 8 1 3 工業5 0的核心價值 8 1 4 工業5 0的使能技術 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
