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物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 版權(quán)信息
- ISBN：9787121453687
- 條形碼：9787121453687 ; 978-7-121-45368-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書圍繞典型的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理與分析過程，系統(tǒng)地闡述物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、技術(shù)、方法與典型應(yīng)用等，旨在使讀者全面、扎實(shí)地掌握基本的物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。全書共16章，內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、集成學(xué)習(xí)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、異常檢測(cè)等傳統(tǒng)技術(shù)，也涵蓋區(qū)塊鏈技術(shù)、因果分析、主動(dòng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等進(jìn)階知識(shí)，*后簡(jiǎn)單介紹物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智慧健康養(yǎng)老和醫(yī)療健康中的應(yīng)用。 本書可以作為高等院校物聯(lián)網(wǎng)工程及相關(guān)專業(yè)的教材，也可以作為計(jì)算機(jī)、電子通信等專業(yè)相關(guān)課程的參考用書。
物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 目錄
第1章 緒論 1
1．1 物聯(lián)網(wǎng)概述 1
1．1．1 物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生與發(fā)展 1
1．1．2 什么是物聯(lián)網(wǎng) 2
1．1．3 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu) 4
1．2 數(shù)據(jù)挖掘概述 5
1．2．1 什么是數(shù)據(jù)挖掘 6
1．2．2 數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象與內(nèi)容 7
1．2．3 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù) 9
1．3 物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 13
1．3．1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 14
1．3．2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘 16
1．3．3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 16
習(xí)題 17
第2章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集 18
2．1 傳感器與感知技術(shù) 18
2．1．1 環(huán)境參數(shù)感知 19
2．1．2 生理信號(hào)感知 21
2．1．3 動(dòng)作信號(hào)感知 24
2．2 物聯(lián)網(wǎng)中常見的通信技術(shù) 27
2．2．1 無線通信技術(shù) 27
2．2．2 有線通信技術(shù) 33
2．3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議 34
2．3．1 TCP 34
2．3．2 HTTP 35
2．3．3 MQTT 36
2．3．4 WebSocket協(xié)議 37
習(xí)題 38
第3章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 39
3．1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 39
3．1．1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)分類 39
3．1．2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)選擇 44
3．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 46
3．2．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn) 46
3．2．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成 47
3．2．3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu) 49
3．2．4 多維數(shù)據(jù)模型 52
3．3 數(shù)據(jù)湖 56
習(xí)題 58
第4章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理 59
4．1 數(shù)據(jù)清洗 59
4．1．1 缺失值處理 59
4．1．2 噪聲處理 61
4．1．3 重復(fù)數(shù)據(jù)處理 62
4．2 數(shù)據(jù)變換 63
4．2．1 數(shù)據(jù)離散化 63
4．2．2 數(shù)據(jù)歸一化 65
4．3 特征約簡(jiǎn) 67
4．3．1 特征選擇 67
4．3．2 特征提取 74
習(xí)題 77
第5章 分類 78
5．1 決策樹 78
5．1．1 決策樹模型 78
5．1．2 特征重要性評(píng)估 80
5．1．3 決策樹生成 83
5．1．4 決策樹剪枝 87
5．1．5 案例 87
5．2 k*近鄰 88
5．2．1 k*近鄰模型 88
5．2．2 k值的選擇 89
5．2．3 距離度量 90
5．2．4 案例 93
5．3 樸素貝葉斯分類器 93
5．3．1 貝葉斯定理 93
5．3．2 樸素貝葉斯分類器 93
5．3．3 不同類型的樸素貝葉斯 96
5．3．4 案例 96
習(xí)題 97
第6章 集成學(xué)習(xí) 98
6．1 集成學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 98
6．2 Bagging算法 100
6．3 Boosting算法 103
6．4 Stacking方法 108
習(xí)題 110
第7章 聚類 111
7．1 基本概念和術(shù)語 111
7．2 k均值算法 112
7．3 層次聚類算法 116
習(xí)題 119
第8章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 120
8．1 頻繁項(xiàng)集與關(guān)聯(lián)規(guī)則 121
8．2 Apriori算法 123
8．2．1 頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生 123
8．2．2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生 128
8．2．3 Apriori算法分析 130
8．3 FP增長(zhǎng)算法 131
8．3．1 構(gòu)建FP樹 131
8．3．2 基于FP樹挖掘頻繁項(xiàng)集 134
8．3．3 算法分析 136
8．4 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用示例 136
8．5 關(guān)聯(lián)規(guī)則高級(jí)進(jìn)階 138
8．5．1 面向不同類型變量的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 138
8．5．2 面向概念分層的關(guān)聯(lián)規(guī)則 140
8．5．3 負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 140
8．5．4 面向特定數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 141
8．5．5 面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 142
習(xí)題 143
第9章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 144
9．1 神經(jīng)元模型 144
9．2 感知機(jī)與多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 146
9．3 誤差反向傳播算法 149
9．4 激活函數(shù)與損失函數(shù) 155
9．4．1 激活函數(shù) 156
9．4．2 損失函數(shù) 157
9．5 梯度下降法 160
9．6 深度學(xué)習(xí)模型 162
9．7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 163
9．7．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組件 163
9．7．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 169
9．7．3 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 170
9．7．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼示例 171
9．8 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 173
9．8．1 基本循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 173
9．8．2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 175
9．8．3 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 176
9．8．4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 177
9．8．5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 177
9．8．6 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) 178
9．8．7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼示例 181
習(xí)題 182
第10 章異常檢測(cè) 183
10．1 異常的類型 183
10．2 異常檢測(cè)方法分類 184
10．2．1 對(duì)象標(biāo)簽的可用性 184
10．2．2 參考集合的范圍 184
10．2．3 異常檢測(cè)算法的輸出 185
10．2．4 潛在建模方法的特點(diǎn) 185
10．3 基于分類的方法 185
10．4 基于統(tǒng)計(jì)的方法 186
10．4．1 基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法 186
10．4．2 基于偏差的方法 187
10．4．3 基于深度的方法 187
10．5 基于鄰近度的方法 192
10．5．1 基于聚類的方法 192
10．5．2 基于距離的方法 192
10．5．3 基于密度的方法 193
10．6 基于深度學(xué)習(xí)的方法 195
10．7 異常檢測(cè)高級(jí)進(jìn)階 197
10．7．1 面向類別和混合數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 197
10．7．2 面向時(shí)序數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 197
10．7．3 面向圖數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 198
習(xí)題 198
第11章 區(qū)塊鏈技術(shù) 199
11．1 比特幣 199
11．2 區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)概念和特征 201
11．3 區(qū)塊鏈的技術(shù)要素 201
11．3．1 分布式賬本 201
11．3．2 共識(shí)機(jī)制 202
11．3．3 智能合約 203
11．3．4 密碼學(xué)機(jī)制 204
11．4 常見的聯(lián)盟鏈技術(shù)平臺(tái) 205
11．4．1 Hyperledger Fabric 206
11．4．2 FISCO BCOS聯(lián)盟鏈 207
11．4．3 商用聯(lián)盟鏈BaaS平臺(tái) 208
11．5 區(qū)塊鏈賦能物聯(lián)網(wǎng) 208
11．5．1 物鏈網(wǎng)的體系架構(gòu) 208
11．5．2 物鏈網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景 209
習(xí)題 210
第12章 因果分析 211
12．1 辛普森悖論 211
12．2 因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 212
12．2．1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 212
12．2．2 因果圖模型 213
12．2．3 結(jié)構(gòu)因果模型 214
12．3 因果關(guān)系發(fā)現(xiàn) 214
12．3．1 基于約束的方法 215
12．3．2 基于評(píng)分的方法 216
12．3．3 基于結(jié)構(gòu)因果模型的方法 216
12．3．4 因果發(fā)現(xiàn)工具箱 217
12．4 因果效應(yīng)估計(jì) 217
12．4．1 干預(yù)評(píng)估 217
12．4．2 反事實(shí)推理 219
12．4．3 因果效應(yīng)估計(jì)工具箱 220
12．5 因果關(guān)系之梯 220
習(xí)題 221
第13章 主動(dòng)學(xué)習(xí) 222
13．1 主動(dòng)學(xué)習(xí)的分類 223
13．2 查詢選擇策略 224
13．2．1 不確定性采樣 224
13．2．2 委員會(huì)查詢 225
13．2．3 期望模型變化 226
13．2．4 期望誤差減小 227
13．2．5 方差減小 227
13．2．6 密度權(quán)重 227
13．2．7 多樣性*大化 228
13．2．8 深度主動(dòng)學(xué)習(xí) 228
習(xí)題 229
第14章 遷移學(xué)習(xí) 230
14．1 遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) 231
14．2 遷移學(xué)習(xí)方法分類 233
14．2．1 按是否包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)分類 233
14．2．2 按特征空間和標(biāo)簽空間分類 233
14．2．3 按學(xué)習(xí)方法分類 234
習(xí)題 240
第15章 在智慧健康養(yǎng)老中的應(yīng)用 241
15．1 智能家居 241
15．2 基于環(huán)境智能的活動(dòng)識(shí)別 243
15．2．1 信息感知與收集 244
15．2．2 傳感器事件的特征編碼 245
15．2．3 活動(dòng)識(shí)別模型構(gòu)建 247
15．3 活動(dòng)識(shí)別模型評(píng)估 249
15．3．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 249
15．3．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 250
第16章 在醫(yī)療健康中的應(yīng)用 252
16．1 概述 252
16．2 遠(yuǎn)程心臟健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 253
1．1 物聯(lián)網(wǎng)概述 1
1．1．1 物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生與發(fā)展 1
1．1．2 什么是物聯(lián)網(wǎng) 2
1．1．3 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu) 4
1．2 數(shù)據(jù)挖掘概述 5
1．2．1 什么是數(shù)據(jù)挖掘 6
1．2．2 數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象與內(nèi)容 7
1．2．3 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù) 9
1．3 物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 13
1．3．1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 14
1．3．2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘 16
1．3．3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 16
習(xí)題 17
第2章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集 18
2．1 傳感器與感知技術(shù) 18
2．1．1 環(huán)境參數(shù)感知 19
2．1．2 生理信號(hào)感知 21
2．1．3 動(dòng)作信號(hào)感知 24
2．2 物聯(lián)網(wǎng)中常見的通信技術(shù) 27
2．2．1 無線通信技術(shù) 27
2．2．2 有線通信技術(shù) 33
2．3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議 34
2．3．1 TCP 34
2．3．2 HTTP 35
2．3．3 MQTT 36
2．3．4 WebSocket協(xié)議 37
習(xí)題 38
第3章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 39
3．1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 39
3．1．1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)分類 39
3．1．2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)選擇 44
3．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 46
3．2．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn) 46
3．2．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成 47
3．2．3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu) 49
3．2．4 多維數(shù)據(jù)模型 52
3．3 數(shù)據(jù)湖 56
習(xí)題 58
第4章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理 59
4．1 數(shù)據(jù)清洗 59
4．1．1 缺失值處理 59
4．1．2 噪聲處理 61
4．1．3 重復(fù)數(shù)據(jù)處理 62
4．2 數(shù)據(jù)變換 63
4．2．1 數(shù)據(jù)離散化 63
4．2．2 數(shù)據(jù)歸一化 65
4．3 特征約簡(jiǎn) 67
4．3．1 特征選擇 67
4．3．2 特征提取 74
習(xí)題 77
第5章 分類 78
5．1 決策樹 78
5．1．1 決策樹模型 78
5．1．2 特征重要性評(píng)估 80
5．1．3 決策樹生成 83
5．1．4 決策樹剪枝 87
5．1．5 案例 87
5．2 k*近鄰 88
5．2．1 k*近鄰模型 88
5．2．2 k值的選擇 89
5．2．3 距離度量 90
5．2．4 案例 93
5．3 樸素貝葉斯分類器 93
5．3．1 貝葉斯定理 93
5．3．2 樸素貝葉斯分類器 93
5．3．3 不同類型的樸素貝葉斯 96
5．3．4 案例 96
習(xí)題 97
第6章 集成學(xué)習(xí) 98
6．1 集成學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 98
6．2 Bagging算法 100
6．3 Boosting算法 103
6．4 Stacking方法 108
習(xí)題 110
第7章 聚類 111
7．1 基本概念和術(shù)語 111
7．2 k均值算法 112
7．3 層次聚類算法 116
習(xí)題 119
第8章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 120
8．1 頻繁項(xiàng)集與關(guān)聯(lián)規(guī)則 121
8．2 Apriori算法 123
8．2．1 頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生 123
8．2．2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生 128
8．2．3 Apriori算法分析 130
8．3 FP增長(zhǎng)算法 131
8．3．1 構(gòu)建FP樹 131
8．3．2 基于FP樹挖掘頻繁項(xiàng)集 134
8．3．3 算法分析 136
8．4 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用示例 136
8．5 關(guān)聯(lián)規(guī)則高級(jí)進(jìn)階 138
8．5．1 面向不同類型變量的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 138
8．5．2 面向概念分層的關(guān)聯(lián)規(guī)則 140
8．5．3 負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 140
8．5．4 面向特定數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 141
8．5．5 面向大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 142
習(xí)題 143
第9章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 144
9．1 神經(jīng)元模型 144
9．2 感知機(jī)與多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 146
9．3 誤差反向傳播算法 149
9．4 激活函數(shù)與損失函數(shù) 155
9．4．1 激活函數(shù) 156
9．4．2 損失函數(shù) 157
9．5 梯度下降法 160
9．6 深度學(xué)習(xí)模型 162
9．7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 163
9．7．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組件 163
9．7．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 169
9．7．3 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 170
9．7．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼示例 171
9．8 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 173
9．8．1 基本循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 173
9．8．2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 175
9．8．3 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 176
9．8．4 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 177
9．8．5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 177
9．8．6 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) 178
9．8．7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼示例 181
習(xí)題 182
第10 章異常檢測(cè) 183
10．1 異常的類型 183
10．2 異常檢測(cè)方法分類 184
10．2．1 對(duì)象標(biāo)簽的可用性 184
10．2．2 參考集合的范圍 184
10．2．3 異常檢測(cè)算法的輸出 185
10．2．4 潛在建模方法的特點(diǎn) 185
10．3 基于分類的方法 185
10．4 基于統(tǒng)計(jì)的方法 186
10．4．1 基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法 186
10．4．2 基于偏差的方法 187
10．4．3 基于深度的方法 187
10．5 基于鄰近度的方法 192
10．5．1 基于聚類的方法 192
10．5．2 基于距離的方法 192
10．5．3 基于密度的方法 193
10．6 基于深度學(xué)習(xí)的方法 195
10．7 異常檢測(cè)高級(jí)進(jìn)階 197
10．7．1 面向類別和混合數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 197
10．7．2 面向時(shí)序數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 197
10．7．3 面向圖數(shù)據(jù)的異常檢測(cè) 198
習(xí)題 198
第11章 區(qū)塊鏈技術(shù) 199
11．1 比特幣 199
11．2 區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)概念和特征 201
11．3 區(qū)塊鏈的技術(shù)要素 201
11．3．1 分布式賬本 201
11．3．2 共識(shí)機(jī)制 202
11．3．3 智能合約 203
11．3．4 密碼學(xué)機(jī)制 204
11．4 常見的聯(lián)盟鏈技術(shù)平臺(tái) 205
11．4．1 Hyperledger Fabric 206
11．4．2 FISCO BCOS聯(lián)盟鏈 207
11．4．3 商用聯(lián)盟鏈BaaS平臺(tái) 208
11．5 區(qū)塊鏈賦能物聯(lián)網(wǎng) 208
11．5．1 物鏈網(wǎng)的體系架構(gòu) 208
11．5．2 物鏈網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景 209
習(xí)題 210
第12章 因果分析 211
12．1 辛普森悖論 211
12．2 因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 212
12．2．1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 212
12．2．2 因果圖模型 213
12．2．3 結(jié)構(gòu)因果模型 214
12．3 因果關(guān)系發(fā)現(xiàn) 214
12．3．1 基于約束的方法 215
12．3．2 基于評(píng)分的方法 216
12．3．3 基于結(jié)構(gòu)因果模型的方法 216
12．3．4 因果發(fā)現(xiàn)工具箱 217
12．4 因果效應(yīng)估計(jì) 217
12．4．1 干預(yù)評(píng)估 217
12．4．2 反事實(shí)推理 219
12．4．3 因果效應(yīng)估計(jì)工具箱 220
12．5 因果關(guān)系之梯 220
習(xí)題 221
第13章 主動(dòng)學(xué)習(xí) 222
13．1 主動(dòng)學(xué)習(xí)的分類 223
13．2 查詢選擇策略 224
13．2．1 不確定性采樣 224
13．2．2 委員會(huì)查詢 225
13．2．3 期望模型變化 226
13．2．4 期望誤差減小 227
13．2．5 方差減小 227
13．2．6 密度權(quán)重 227
13．2．7 多樣性*大化 228
13．2．8 深度主動(dòng)學(xué)習(xí) 228
習(xí)題 229
第14章 遷移學(xué)習(xí) 230
14．1 遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) 231
14．2 遷移學(xué)習(xí)方法分類 233
14．2．1 按是否包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)分類 233
14．2．2 按特征空間和標(biāo)簽空間分類 233
14．2．3 按學(xué)習(xí)方法分類 234
習(xí)題 240
第15章 在智慧健康養(yǎng)老中的應(yīng)用 241
15．1 智能家居 241
15．2 基于環(huán)境智能的活動(dòng)識(shí)別 243
15．2．1 信息感知與收集 244
15．2．2 傳感器事件的特征編碼 245
15．2．3 活動(dòng)識(shí)別模型構(gòu)建 247
15．3 活動(dòng)識(shí)別模型評(píng)估 249
15．3．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 249
15．3．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 250
第16章 在醫(yī)療健康中的應(yīng)用 252
16．1 概述 252
16．2 遠(yuǎn)程心臟健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 253
展開全部
物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘 作者簡(jiǎn)介
王愛國(guó)，佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院特聘研究員。合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)工學(xué)博士學(xué)位，哈佛大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士生，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員、電子電氣工程學(xué)會(huì)會(huì)員、美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理論計(jì)算機(jī)專委會(huì)執(zhí)行委員。目前研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)，主要研究興趣包括生物信息學(xué)、智能家居、活動(dòng)識(shí)別與行為分析、大數(shù)據(jù)分析及其在醫(yī)療健康中的應(yīng)用。主持和參與了多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金委、省部級(jí)科研項(xiàng)目和企業(yè)委托開發(fā)項(xiàng)目。在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文三十余篇，撰寫一篇英文學(xué)術(shù)專著章節(jié)，一部中文教材章節(jié)，并參與翻譯國(guó)外優(yōu)秀教材一部。
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