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基于人機(jī)物協(xié)同的群智感知技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787563567263
- 條形碼：9787563567263 ; 978-7-5635-6726-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于人機(jī)物協(xié)同的群智感知技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要探討群智感知技術(shù)的前沿問題，特別關(guān)注基于“人G機(jī)G物”協(xié)同的群智感知關(guān)鍵技術(shù)。本書從群智感知的研究背景、發(fā)展現(xiàn)狀和相關(guān)技術(shù)出發(fā)，系統(tǒng)地對(duì)多任務(wù)環(huán)境下的參與者選擇、基于能耗的感知?jiǎng)幼魍扑]、基于協(xié)作的參與者隱私保護(hù)、基于互信息*大化的協(xié)同數(shù)據(jù)采集、基于深度學(xué)習(xí)的無，人機(jī)調(diào)度規(guī)劃以及群智感知的其他應(yīng)用進(jìn)行介紹和分析。
基于人機(jī)物協(xié)同的群智感知技術(shù) 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 研究背景
第2章 群智感知相關(guān)工作
2.1 引言
2.2 群智感知相關(guān)技術(shù)點(diǎn)
2.2.1 感知服務(wù)平臺(tái)建設(shè)
2.2.2 參與者選擇
2.2.3 資源優(yōu)化
2.2.4 感知?jiǎng)幼?
2.2.5 參與者協(xié)作
2.2.6 激勵(lì)、懲罰機(jī)制
2.2.7 隱私保護(hù)
2.2.8 感知數(shù)據(jù)挖掘
2.2.9 感知節(jié)點(diǎn)調(diào)度
2.2.10 群智感知應(yīng)用
第3章 多任務(wù)環(huán)境下的參與者選擇
3.1 引言
3.2 參與者選擇因素
3.2.1 感知任務(wù)因素
3.2.2 參與者因素
3.3 系統(tǒng)模型
3.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
3.3.2 信息質(zhì)量滿足度模型
3.3.3 感知任務(wù)預(yù)算公平度模型
3.4 基于預(yù)算使用公平性的參與者選擇策略
3.4.1 化問題定義
3.4.2 感知任務(wù)權(quán)重模型
3.4.3 化問題解決方案
3.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.5.2 結(jié)果分析
第4章 基于能耗的感知?jiǎng)幼?
4.1 引言
4.2 系統(tǒng)模型
4.3 基于能耗的感知?jiǎng)幼?模型
4.3.1 信息質(zhì)量滿足度指數(shù)
4.3.2 基于能耗的感知?jiǎng)幼?模型描述
4.4 基于參與者意愿的參與者選擇策略
4.4.1 化問題定義
4.4.2 化問題解決方案
4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.5.2 結(jié)果分析
第5章 基于協(xié)作的參與者隱私保護(hù)
5.1 引言
5.2 系統(tǒng)模型
5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
5.2.2 參與者感知能力和激勵(lì)模型
5.2.3 參與者隱私保護(hù)模型
5.3 基于參與者協(xié)作的隱私保護(hù)機(jī)制
5.3.1 參與者選擇中的隱私保護(hù)機(jī)制
5.3.2 混淆機(jī)制
5.3.3 數(shù)據(jù)聚合及激勵(lì)、懲罰機(jī)制
5.3.4 隱私保護(hù)水平分析
5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
5.4.2 結(jié)果分析
第6章 基于互信息 化的協(xié)同數(shù)據(jù)采集
6.1 引言
6.2 系統(tǒng)模型
6.3 系統(tǒng)架構(gòu)及流程
6.4 基于有限數(shù)據(jù)的環(huán)境數(shù)據(jù)重建
6.4.1 數(shù)據(jù)重建
6.4.2 傳感器路徑規(guī)劃
6.5 基于蟻群優(yōu)化算法的移動(dòng)傳感器路徑規(guī)劃
6.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
6.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6.6.2 結(jié)果分析
第7章 基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)調(diào)度規(guī)劃
7.1 引言
7.2 系統(tǒng)模型
7.2.1 系統(tǒng)流程
7.2.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取
7.3 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的解決方案
7.3.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)
7.3.2 調(diào)度問題定義
7.3.3 考慮充電點(diǎn)的無人機(jī)巡航路線規(guī)劃算法
7.3.4 考慮交通狀況的無人充電車快速路徑規(guī)劃算法
7.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
7.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
7.4.2 結(jié)果分析
第8章 群智感知的其他應(yīng)用
8.1 引言
8.2 系統(tǒng)模型
8.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)
8.2.2 參與者感知能力和感知任務(wù)信息質(zhì)量模型
8.2.3 基于用戶協(xié)作的參與者選擇策略
8.2.4 聚合單元分配
8.2.5 基于用戶協(xié)作的感知數(shù)據(jù)聚合機(jī)制
8.2.6 基于數(shù)據(jù)收集準(zhǔn)確度的參與者信譽(yù)制度
8.3 基于群智感知的動(dòng)態(tài)事件發(fā)現(xiàn)
8.3.1 基于能耗的參與者打擾度模型
8.3.2 基于參與者打擾度的參與者選擇策略
8.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
8.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
8.4.2 結(jié)果分析
第9章 總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
展開全部
基于人機(jī)物協(xié)同的群智感知技術(shù) 作者簡(jiǎn)介
張波，博士，北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院(國(guó)家示范性軟件學(xué)院)、網(wǎng)絡(luò)與交換國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，講師。2012年起開始專注于物聯(lián)網(wǎng)、群智感知及相關(guān)技術(shù)的研究和應(yīng)用工作。以負(fù)責(zé)人/主研人身份承擔(dān)了10余項(xiàng)國(guó)家級(jí)及省部級(jí)科研項(xiàng)目、企業(yè)合作項(xiàng)目。發(fā)表高水平SCI/EI檢索論文10余篇，相關(guān)成果發(fā)表在IEEE TMC、IEEE TII、IEEE SJ、ACM TIST、Computer Networks等國(guó)際著名期刊。
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