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動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南
包郵 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南
開本：
16開
頁數(shù)：
576
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動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南 版權(quán)信息
- ISBN：9787118127218
- 條形碼：9787118127218 ; 978-7-118-12721-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南 內(nèi)容簡介
本書從系統(tǒng)的角度，成體系地研究動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)原理與方法。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為根本出發(fā)點(diǎn)，揭示了復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、運(yùn)行、控制與優(yōu)化規(guī)律，從信號(hào)感知、結(jié)構(gòu)感知、環(huán)境感知、情景感知、語境感知、能量感知、過程感知、網(wǎng)絡(luò)感知、系統(tǒng)感知等不同維度，介紹了主流的理論與方法，提供了研究復(fù)雜系統(tǒng)問題的新思路、新方法。
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南 目錄
第1章 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)介紹
1．1 引言
1．2 什么是DDDAS
1．3 狀態(tài)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化
1．4 DDDAS方法
1．5 DDDAS發(fā)展歷程
1．5．1 理論：建模與分析
1．5．2 方法：領(lǐng)域應(yīng)用
1．5．3 設(shè)計(jì)：系統(tǒng)和架構(gòu)
1．6 本書概述
1．7 DDDAS的未來
1．8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
**部分 測(cè)量感知：數(shù)據(jù)同化和不確定性量化
第2章 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相干流體映射中的可伸縮非高斯表示
2．1 引言
2．1．1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)及優(yōu)化
2．1．2 動(dòng)態(tài)變形精簡模型
2．1．3 非線性高維推理
2．2 多集合的集成學(xué)習(xí)
2．3 非線性濾波必須減少總方差
2．4 堆疊級(jí)聯(lián)學(xué)習(xí)
2．5 濾波中的信息論
2．6 應(yīng)用示例
2．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 多尺度系統(tǒng)數(shù)據(jù)同化中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)觀測(cè)
3．1 引言
3．2 降維和均質(zhì)化
3．3 多尺度系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)同化
3．4 基于信息論的傳感器選擇策略
3．4．1 線性情況
3．4．2 粗粒度動(dòng)力學(xué)的信息流
3．4．3 有限時(shí)間李雅普諾夫指數(shù)和奇異向量
3．4．4 傳感器選擇和Lorenz1963模型
3．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于多項(xiàng)式混沌動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+的不確定性量化空間態(tài)勢(shì)感知
4．1 引言
4．2 高斯混合模型
4．3 多項(xiàng)式混沌
4．4 高斯混合模型的多項(xiàng)式混沌
4．5 全球電離層一熱層模型
4．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4．6．1 軌道不確定性度量
4．6．2 大氣密度預(yù)測(cè)的初步結(jié)果
4．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
……
第二部分 信號(hào)感知：過程監(jiān)控
第三部分 結(jié)構(gòu)感知：健康建模
第四部分 環(huán)境感知：地球、生物和空間系統(tǒng)
第五部分 情景感知：追蹤方法
第六部分 上下文感知：協(xié)調(diào)控制
第七部分 能源感知：能源系統(tǒng)
第八部分 過程感知：圖像和視頻編碼
第九部分 網(wǎng)絡(luò)感知：安全性和計(jì)算
第十部分 系統(tǒng)感知：設(shè)計(jì)方法
1．1 引言
1．2 什么是DDDAS
1．3 狀態(tài)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化
1．4 DDDAS方法
1．5 DDDAS發(fā)展歷程
1．5．1 理論：建模與分析
1．5．2 方法：領(lǐng)域應(yīng)用
1．5．3 設(shè)計(jì)：系統(tǒng)和架構(gòu)
1．6 本書概述
1．7 DDDAS的未來
1．8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
**部分 測(cè)量感知：數(shù)據(jù)同化和不確定性量化
第2章 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相干流體映射中的可伸縮非高斯表示
2．1 引言
2．1．1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)及優(yōu)化
2．1．2 動(dòng)態(tài)變形精簡模型
2．1．3 非線性高維推理
2．2 多集合的集成學(xué)習(xí)
2．3 非線性濾波必須減少總方差
2．4 堆疊級(jí)聯(lián)學(xué)習(xí)
2．5 濾波中的信息論
2．6 應(yīng)用示例
2．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 多尺度系統(tǒng)數(shù)據(jù)同化中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)觀測(cè)
3．1 引言
3．2 降維和均質(zhì)化
3．3 多尺度系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)同化
3．4 基于信息論的傳感器選擇策略
3．4．1 線性情況
3．4．2 粗粒度動(dòng)力學(xué)的信息流
3．4．3 有限時(shí)間李雅普諾夫指數(shù)和奇異向量
3．4．4 傳感器選擇和Lorenz1963模型
3．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于多項(xiàng)式混沌動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+的不確定性量化空間態(tài)勢(shì)感知
4．1 引言
4．2 高斯混合模型
4．3 多項(xiàng)式混沌
4．4 高斯混合模型的多項(xiàng)式混沌
4．5 全球電離層一熱層模型
4．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4．6．1 軌道不確定性度量
4．6．2 大氣密度預(yù)測(cè)的初步結(jié)果
4．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
……
第二部分 信號(hào)感知：過程監(jiān)控
第三部分 結(jié)構(gòu)感知：健康建模
第四部分 環(huán)境感知：地球、生物和空間系統(tǒng)
第五部分 情景感知：追蹤方法
第六部分 上下文感知：協(xié)調(diào)控制
第七部分 能源感知：能源系統(tǒng)
第八部分 過程感知：圖像和視頻編碼
第九部分 網(wǎng)絡(luò)感知：安全性和計(jì)算
第十部分 系統(tǒng)感知：設(shè)計(jì)方法
展開全部
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)指南 作者簡介
埃里克·布拉舍，美國空軍科學(xué)研究辦公室的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的研究領(lǐng)域包括多域（空間、空中、地面）數(shù)據(jù)融合、目標(biāo)跟蹤、模式識(shí)別和機(jī)器人技術(shù)等。截至本書出版，他已撰寫750多篇科學(xué)論文、22項(xiàng)專利、30本教材和5本專著。他曾獲得包括美國軍事傳感器學(xué)會(huì)Mignogna數(shù)據(jù)融合獎(jiǎng)，IEEE航空航天和電子系統(tǒng)協(xié)會(huì)Mimno雜志論文獎(jiǎng)和IEEERuss生物工程獎(jiǎng)等多項(xiàng)榮譽(yù)和獎(jiǎng)項(xiàng)。他還是國際信息融合協(xié)會(huì)（ISIF）的創(chuàng)始人。他先后被任命為萊特州立大學(xué)兼職助理教授、國防研發(fā)署和加拿大發(fā)展部交換科學(xué)家、空軍研究實(shí)驗(yàn)室官員。埃里克·布拉舍博士還是美國航空航天學(xué)會(huì)（AIAA）的副研究員、國際光學(xué)工程學(xué)會(huì)（SPIE）會(huì)員以及電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）研究員。 賽·拉威爾，工作于麻省理工學(xué)院（MIT），研究興趣和領(lǐng)域?yàn)閯?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)觀測(cè)系統(tǒng)，并基于該方向領(lǐng)導(dǎo)地球信號(hào)與系統(tǒng)組工作。他為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究做出了重要貢獻(xiàn)，包括基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地球物理流體、野生動(dòng)植物、零售智能和微定位雷達(dá)的自主觀測(cè)等。他率先提出了DDDAS概念，并組織召開了前三屆DDDAS會(huì)議，相關(guān)研究成果構(gòu)成了本書的基礎(chǔ)內(nèi)容。他擁有100多項(xiàng)出版物和專利，是WindRiskTech有限責(zé)任公司和E5航空航天有限責(zé)任公司的共同創(chuàng)始人，并因杰出研究和出色的工作獲得MIT無限公里獎(jiǎng)（Infmite Kilometer獎(jiǎng)）。 亞歷克斯·阿韋德，美國紐約州羅馬信息局空軍研究實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)研究員。他的研究興趣包括多媒體數(shù)據(jù)庫、流處理（通過CPU、GPU或協(xié)同處理器）以及基于測(cè)量和誤差數(shù)據(jù)反饋回路的高準(zhǔn)確性動(dòng)態(tài)執(zhí)行模型。他已發(fā)表論文50余篇，并多次受邀做相關(guān)領(lǐng)域報(bào)告。他曾是美國中佛羅里達(dá)大學(xué)程序員和安德森大學(xué)的數(shù)據(jù)庫管理員及程序員。
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