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人工智能通信理論與方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787568059695
- 條形碼：9787568059695 ; 978-7-5680-5969-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能通信理論與方法 本書特色
通信的基本理論源于香農(nóng)定理，之前人們認為信息是不會變化的，因此香農(nóng)信息論將信息的傳遞作為一種統(tǒng)計現(xiàn)象來考慮，給出了估算通信信道容量的方法。認知信息是什么呢？信息從產(chǎn)生之后，在不斷傳輸過程中，人們會自發(fā)的嵌入一個認知的環(huán)節(jié)。此時信息量會發(fā)生變化。這就是認知信息。而在研究認知信息時，*核心的是怎么度量認知信息的價值。價值是動態(tài)變化的，而且是有極性的，即信息存在正面和負面影響。為什么人類歷史上很多信息消失了？因為它是負面的，是不符合規(guī)律、自然或普遍的真理的數(shù)據(jù)，因此*后都消失了。為什么一些正面的信息能夠傳承下去？因為它給人類的發(fā)展帶來推動作用。很多人去認知它，會不斷的凈化它，把*核心的價值不斷沉淀。而價值密度非常高的信息*后會一直流傳下來。由于信息在傳播過程中占用了很多通信資源，如何判斷哪些信息是*有價值的，是可以存儲或傳播呢？通常，我們可以通過流行度，越廣泛傳播的信息，其價值越高。但這是通過人的行為來度量的，有時并不一定準確。我們需要通過一些基礎理論來度量認知信息的價值。綜上，本書提出了認知信息論。認知信息就是要度量認知后的信息的價值。物聯(lián)網(wǎng)在未來應該不僅是把終端連起來，而是要把數(shù)據(jù)連起來，把價值網(wǎng)絡連起來。移動通信技術(shù)從1G、2G、3G、4G的演化著重于優(yōu)化頻譜資源、通信容量和功耗等。但目前正在商業(yè)化推廣的5G技術(shù)是通信領(lǐng)域的一大革命，把通信、網(wǎng)絡與計算相結(jié)合，將物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、邊緣計算和云計算等分布式計算理論與技術(shù)組合成一個巨大的通信體系。而當通信與眾多學科進行交叉結(jié)合時，認知信息論已經(jīng)與傳統(tǒng)的香農(nóng)信息論不一樣了。為了支撐海量的認知信息、龐大的通信系統(tǒng)和智能高效的計算，人工智能技術(shù)與通信理論的結(jié)合是必不可少的。這將會改變整個通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，也從更加智能的角度提供了新的理論與技術(shù)方法。這也是本書之所以命名為《基于人工智能的通信理論與方法》的原因。通信的基本理論源于香農(nóng)定理，之前人們認為信息是不會變化的，因此香農(nóng)信息論將信息的傳遞作為一種統(tǒng)計現(xiàn)象來考慮，給出了估算通信信道容量的方法。認知信息是什么呢？信息從產(chǎn)生之后，在不斷傳輸過程中，人們會自發(fā)的嵌入一個認知的環(huán)節(jié)。此時信息量會發(fā)生變化。這就是認知信息。而在研究認知信息時，*核心的是怎么度量認知信息的價值。價值是動態(tài)變化的，而且是有極性的，即信息存在正面和負面影響。為什么人類歷史上很多信息消失了？因為它是負面的，是不符合規(guī)律、自然或普遍的真理的數(shù)據(jù)，因此*后都消失了。為什么一些正面的信息能夠傳承下去？因為它給人類的發(fā)展帶來推動作用。很多人去認知它，會不斷的凈化它，把*核心的價值不斷沉淀。而價值密度非常高的信息*后會一直流傳下來。由于信息在傳播過程中占用了很多通信資源，如何判斷哪些信息是*有價值的，是可以存儲或傳播呢？通常，我們可以通過流行度，越廣泛傳播的信息，其價值越高。但這是通過人的行為來度量的，有時并不一定準確。我們需要通過一些基礎理論來度量認知信息的價值。綜上，本書提出了認知信息論。認知信息就是要度量認知后的信息的價值。物聯(lián)網(wǎng)在未來應該不僅是把終端連起來，而是要把數(shù)據(jù)連起來，把價值網(wǎng)絡連起來。移動通信技術(shù)從1G、2G、3G、4G的演化著重于優(yōu)化頻譜資源、通信容量和功耗等。但目前正在商業(yè)化推廣的5G技術(shù)是通信領(lǐng)域的一大革命，把通信、網(wǎng)絡與計算相結(jié)合，將物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、邊緣計算和云計算等分布式計算理論與技術(shù)組合成一個巨大的通信體系。而當通信與眾多學科進行交叉結(jié)合時，認知信息論已經(jīng)與傳統(tǒng)的香農(nóng)信息論不一樣了。為了支撐海量的認知信息、龐大的通信系統(tǒng)和智能高效的計算，人工智能技術(shù)與通信理論的結(jié)合是必不可少的。這將會改變整個通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，也從更加智能的角度提供了新的理論與技術(shù)方法。這也是本書之所以命名為《基于人工智能的通信理論與方法》的原因。
人工智能通信理論與方法 內(nèi)容簡介
通信的基本理論源于香農(nóng)定理，之前人們認為信息是不會變化的，因此香農(nóng)信息論將信息的傳遞作為一種統(tǒng)計現(xiàn)象來考慮，給出了估算通信信道容量的方法。認知信息是什么呢？信息從產(chǎn)生之后，在不斷傳輸過程中，人們會自發(fā)的嵌入一個認知的環(huán)節(jié)。此時信息量會發(fā)生變化。這就是認知信息。而在研究認知信息時，很核心的是怎么度量認知信息的價值。價值是動態(tài)變化的，而且是有極性的，即信息存在正面和負面影響。為什么人類歷目前很多信息消失了？因為它是負面的，是不符合規(guī)律、自然或普遍的真理的數(shù)據(jù)，因此很后都消失了。為什么一些正面的信息能夠傳承下去？因為它給人類的發(fā)展帶來推動作用。很多人去認知它，會不斷的凈化它，把很核心的價值不斷沉淀。而價值密度很好高的信息很后會一直流傳下來。由于信息在傳播過程中占用了很多通信資源，如何判斷哪些信息是很有價值的，是可以存儲或傳播呢？通常，我們可以通過流行度，越廣泛傳播的信息，其價值越高。但這是通過人的行為來度量的，有時并不一定準確。我們需要通過一些基礎理論來度量認知信息的價值。綜上，本書提出了認知信息論。認知信息就是要度量認知后的信息的價值。物聯(lián)網(wǎng)在未來應該不僅是把終端連起來，而是要把數(shù)據(jù)連起來，把價值網(wǎng)絡連起來。移動通信技術(shù)從1G、2G、3G、4G的演化著重于優(yōu)化頻譜資源、通信容量和功耗等。但目前正在商業(yè)化推廣的5G技術(shù)是通信領(lǐng)域的一大革命，把通信、網(wǎng)絡與計算相結(jié)合，將物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、邊緣計算和云計算等分布式計算理論與技術(shù)組合成一個巨大的通信體系。而當通信與眾多學科進行交叉結(jié)合時，認知信息論已經(jīng)與傳統(tǒng)的香農(nóng)信息論不一樣了。為了支撐海量的認知信息、龐大的通信系統(tǒng)和智能高效的計算，人工智能技術(shù)與通信理論的結(jié)合是必不可少的。這將會改變整個通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，也從更加智能的角度提供了新的理論與技術(shù)方法。這也是本書之所以命名為《基于人工智能的通信理論與方法》的原因。
人工智能通信理論與方法 目錄
1緒論(1)
1.1從傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)到基于人工智能的通信系統(tǒng)(1)
1.2核心理論(4)
1.3通信系統(tǒng)與人工智能(6)
1.4應用的重要意義(8)
**篇理論篇
2認知信息論(13)
2.1認知信息論的發(fā)展(14)
2.2基于認知計算的信息度量(18)
2.3認知信息(25)
2.4信箱原理概述(30)
3邊緣認知計算(33)
3.1邊緣認知計算概述(33)
3.25G關(guān)鍵技術(shù)(41)
3.3基于智能邊緣云和5G的計算任務卸載(45)
4緩存、計算與通信的協(xié)同優(yōu)化理論(53)
4.1基本的緩存策略(53)
4.2單終端場景下的緩存、計算與通信解決方案(56)
4.3多終端場景下的緩存、計算與通信融合模型(58)
4.4邊緣云場景下的緩存、計算與通信協(xié)同優(yōu)化(60)
第二篇技術(shù)篇
5通信系統(tǒng)中的機器學習(69)
5.1機器學習概述(69)
5.2機器學習的主要算法(73)
5.3機器學習算法選擇與優(yōu)化(87)
5.4機器學習在通信系統(tǒng)中的典型應用(92)
6面向新一代通信系統(tǒng)的人工智能技術(shù)(102)
6.1深度學習(102)
6.2強化學習(118)
6.3無標簽學習(121)
6.4人工智能技術(shù)在通信系統(tǒng)中的典型應用(126)
人工智能通信理論與方法目錄第三篇應用篇
7基于人工智能的認知無線通信(135)
7.1學習驅(qū)動的無線邊緣通信(135)
7.2無線傳感器網(wǎng)絡中的人工智能代理(141)
7.3自主學習的無線網(wǎng)絡智能優(yōu)化(147)
7.4衛(wèi)星地面網(wǎng)絡中的終端跟蹤和天線指向(155)
8基于人工智能的資源調(diào)度(161)
8.1基于強化學習的網(wǎng)絡邊緣的資源調(diào)度(161)
8.2基于深度學習的流量預測與資源調(diào)度(163)
8.3基于邊緣認知計算的業(yè)務調(diào)度(173)
9基于人工智能的情感識別與通信(181)
9.1視聽情感融合(181)
9.2基于人工智能的情感通信(193)
9.3可穿戴情感機器人(203)
10基于人工智能的認知物聯(lián)網(wǎng)(215)
10.1基于人工智能的低功耗廣域網(wǎng)(215)
10.2大數(shù)據(jù)云平臺下的智能糖尿病診療(222)
10.3基于人工智能的認知車聯(lián)網(wǎng)(230)
10.4智能自主運動體(243)
11基于人工智能的5G觸覺網(wǎng)絡(253)
11.1基于5G的認知觸覺網(wǎng)絡(253)
11.2面向uRLLC的5G觸覺網(wǎng)絡能效優(yōu)化(264)
11.3面向磁懸浮觸覺交互的視覺慣性導航(268)
12基于人工智能的無人機網(wǎng)絡(277)
12.1面向入侵無人機的多監(jiān)控無人機應用設計(277)
12.2無人機集群中的業(yè)務調(diào)度(286)
12.3無人機集群中的多任務卸載(294)
13基于人工智能和通信系統(tǒng)的認知計算前沿應用(302)
13.1CreativeBioMan：基于可穿戴計算的創(chuàng)意游戲系統(tǒng)(302)
13.2DeepFocus：多場景行為分析下的深度腦電波和情緒編碼(312)
13.3DeepInteraction: 機器人輔助的自閉癥兒童的診療(324)
14基于人工智能和通信系統(tǒng)的新一代智能織物(334)
14.1Wearable 3.0：從智慧衣到可穿戴情感機器人(334)
14.2IFabric:新一代功能纖維驅(qū)動的智能生活(341)
參考文獻(351)
1.1從傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)到基于人工智能的通信系統(tǒng)(1)
1.2核心理論(4)
1.3通信系統(tǒng)與人工智能(6)
1.4應用的重要意義(8)
**篇理論篇
2認知信息論(13)
2.1認知信息論的發(fā)展(14)
2.2基于認知計算的信息度量(18)
2.3認知信息(25)
2.4信箱原理概述(30)
3邊緣認知計算(33)
3.1邊緣認知計算概述(33)
3.25G關(guān)鍵技術(shù)(41)
3.3基于智能邊緣云和5G的計算任務卸載(45)
4緩存、計算與通信的協(xié)同優(yōu)化理論(53)
4.1基本的緩存策略(53)
4.2單終端場景下的緩存、計算與通信解決方案(56)
4.3多終端場景下的緩存、計算與通信融合模型(58)
4.4邊緣云場景下的緩存、計算與通信協(xié)同優(yōu)化(60)
第二篇技術(shù)篇
5通信系統(tǒng)中的機器學習(69)
5.1機器學習概述(69)
5.2機器學習的主要算法(73)
5.3機器學習算法選擇與優(yōu)化(87)
5.4機器學習在通信系統(tǒng)中的典型應用(92)
6面向新一代通信系統(tǒng)的人工智能技術(shù)(102)
6.1深度學習(102)
6.2強化學習(118)
6.3無標簽學習(121)
6.4人工智能技術(shù)在通信系統(tǒng)中的典型應用(126)
人工智能通信理論與方法目錄第三篇應用篇
7基于人工智能的認知無線通信(135)
7.1學習驅(qū)動的無線邊緣通信(135)
7.2無線傳感器網(wǎng)絡中的人工智能代理(141)
7.3自主學習的無線網(wǎng)絡智能優(yōu)化(147)
7.4衛(wèi)星地面網(wǎng)絡中的終端跟蹤和天線指向(155)
8基于人工智能的資源調(diào)度(161)
8.1基于強化學習的網(wǎng)絡邊緣的資源調(diào)度(161)
8.2基于深度學習的流量預測與資源調(diào)度(163)
8.3基于邊緣認知計算的業(yè)務調(diào)度(173)
9基于人工智能的情感識別與通信(181)
9.1視聽情感融合(181)
9.2基于人工智能的情感通信(193)
9.3可穿戴情感機器人(203)
10基于人工智能的認知物聯(lián)網(wǎng)(215)
10.1基于人工智能的低功耗廣域網(wǎng)(215)
10.2大數(shù)據(jù)云平臺下的智能糖尿病診療(222)
10.3基于人工智能的認知車聯(lián)網(wǎng)(230)
10.4智能自主運動體(243)
11基于人工智能的5G觸覺網(wǎng)絡(253)
11.1基于5G的認知觸覺網(wǎng)絡(253)
11.2面向uRLLC的5G觸覺網(wǎng)絡能效優(yōu)化(264)
11.3面向磁懸浮觸覺交互的視覺慣性導航(268)
12基于人工智能的無人機網(wǎng)絡(277)
12.1面向入侵無人機的多監(jiān)控無人機應用設計(277)
12.2無人機集群中的業(yè)務調(diào)度(286)
12.3無人機集群中的多任務卸載(294)
13基于人工智能和通信系統(tǒng)的認知計算前沿應用(302)
13.1CreativeBioMan：基于可穿戴計算的創(chuàng)意游戲系統(tǒng)(302)
13.2DeepFocus：多場景行為分析下的深度腦電波和情緒編碼(312)
13.3DeepInteraction: 機器人輔助的自閉癥兒童的診療(324)
14基于人工智能和通信系統(tǒng)的新一代智能織物(334)
14.1Wearable 3.0：從智慧衣到可穿戴情感機器人(334)
14.2IFabric:新一代功能纖維驅(qū)動的智能生活(341)
參考文獻(351)
展開全部
人工智能通信理論與方法 作者簡介
陳敏，工學博士，華中科技大學計算機學院教授，博導，2012年入選國家青年千人計劃。長期從事普適計算、移動通信、多媒體通信、云計算、遠程醫(yī)療等領(lǐng)域的研究工作；發(fā)表學術(shù)論文300余篇，其中包括SCI論文200余篇，IEEE/ACM期刊論文80余篇，相關(guān)論文在美國科技信息索引SCI數(shù)據(jù)庫中他引總數(shù)超過5000次，Google Scholar中引用總數(shù)超過14,000次，單篇論文引用超過1600次，H-index = 58；曾獲IEEE ICC 2012，IEEE IWCMC 2016，QShine 2008最佳論文獎。入選愛思唯爾2014至2018年中國高被引學者。榮獲2017年度IEEE Communications Society（通信學會）Fred W. Ellersick Price。2018年入選科睿唯安全球高被引學者。此外，作者于2014至2018年出版專著和教材共10本。
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