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深度學習
基于人機物協同的群智感知技術 版權信息
- ISBN：9787563567263
- 條形碼：9787563567263 ; 978-7-5635-6726-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于人機物協同的群智感知技術 內容簡介
本書主要探討群智感知技術的前沿問題，特別關注基于“人G機G物”協同的群智感知關鍵技術。本書從群智感知的研究背景、發展現狀和相關技術出發，系統地對多任務環境下的參與者選擇、基于能耗的感知動作推薦、基于協作的參與者隱私保護、基于互信息*大化的協同數據采集、基于深度學習的無，人機調度規劃以及群智感知的其他應用進行介紹和分析。
基于人機物協同的群智感知技術 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 研究背景
第2章 群智感知相關工作
2.1 引言
2.2 群智感知相關技術點
2.2.1 感知服務平臺建設
2.2.2 參與者選擇
2.2.3 資源優化
2.2.4 感知動作
2.2.5 參與者協作
2.2.6 激勵、懲罰機制
2.2.7 隱私保護
2.2.8 感知數據挖掘
2.2.9 感知節點調度
2.2.10 群智感知應用
第3章 多任務環境下的參與者選擇
3.1 引言
3.2 參與者選擇因素
3.2.1 感知任務因素
3.2.2 參與者因素
3.3 系統模型
3.3.1 系統架構
3.3.2 信息質量滿足度模型
3.3.3 感知任務預算公平度模型
3.4 基于預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 感知任務權重模型
3.4.3 化問題解決方案
3.5 實驗設計與結果分析
3.5.1 實驗設計
3.5.2 結果分析
第4章 基于能耗的感知動作
4.1 引言
4.2 系統模型
4.3 基于能耗的感知動作 模型
4.3.1 信息質量滿足度指數
4.3.2 基于能耗的感知動作 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 實驗設計與結果分析
4.5.1 實驗設計
4.5.2 結果分析
第5章 基于協作的參與者隱私保護
5.1 引言
5.2 系統模型
5.2.1 系統架構
5.2.2 參與者感知能力和激勵模型
5.2.3 參與者隱私保護模型
5.3 基于參與者協作的隱私保護機制
5.3.1 參與者選擇中的隱私保護機制
5.3.2 混淆機制
5.3.3 數據聚合及激勵、懲罰機制
5.3.4 隱私保護水平分析
5.4 實驗設計與結果分析
5.4.1 實驗設計
5.4.2 結果分析
第6章 基于互信息 化的協同數據采集
6.1 引言
6.2 系統模型
6.3 系統架構及流程
6.4 基于有限數據的環境數據重建
6.4.1 數據重建
6.4.2 傳感器路徑規劃
6.5 基于蟻群優化算法的移動傳感器路徑規劃
6.6 實驗設計與結果分析
6.6.1 實驗設計
6.6.2 結果分析
第7章 基于深度學習的無人機調度規劃
7.1 引言
7.2 系統模型
7.2.1 系統流程
7.2.2 基于卷積神經網絡的特征提取
7.3 基于深度強化學習的解決方案
7.3.1 深度強化學習技術
7.3.2 調度問題定義
7.3.3 考慮充電點的無人機巡航路線規劃算法
7.3.4 考慮交通狀況的無人充電車快速路徑規劃算法
7.4 實驗設計與結果分析
7.4.1 實驗設計
7.4.2 結果分析
第8章 群智感知的其他應用
8.1 引言
8.2 系統模型
8.2.1 系統架構
8.2.2 參與者感知能力和感知任務信息質量模型
8.2.3 基于用戶協作的參與者選擇策略
8.2.4 聚合單元分配
8.2.5 基于用戶協作的感知數據聚合機制
8.2.6 基于數據收集準確度的參與者信譽制度
8.3 基于群智感知的動態事件發現
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 實驗設計與結果分析
8.4.1 實驗設計
8.4.2 結果分析
第9章 總結和展望
參考文獻
展開全部
基于人機物協同的群智感知技術 作者簡介
張波，博士，北京郵電大學計算機學院(國家示范性軟件學院)、網絡與交換國家重點實驗室，講師。2012年起開始專注于物聯網、群智感知及相關技術的研究和應用工作。以負責人/主研人身份承擔了10余項國家級及省部級科研項目、企業合作項目。發表高水平SCI/EI檢索論文10余篇，相關成果發表在IEEE TMC、IEEE TII、IEEE SJ、ACM TIST、Computer Networks等國際著名期刊。
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