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醉染图书生态物联测数据的分析与应用9787512145832
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章 生态物联网与数据挖掘
1.1 物联网技术
1.1.1 物联网体系结构
1.1.2 物联网关键技术
1.1.3 物联网发展趋势
1.2 生态物联网
1.3 数据挖掘技术
1.3.1 数据挖掘概念
1.3.2 数据挖掘方法
第2章 生态物联测点相邻关系判定
2.1 聚类分析方法
2.2 物联测点相邻关系
. 基于聚类的监测点逻辑相邻关系判定
..1 监测点逻辑相邻关系判定
..2 监测点逻辑相邻关系数据分析
第3章 生态物联测数据的异常检测
3.1 生态监测异常数据
3.2 生态物联网异常数据检测
3.2.1 常规异常数据检测
3.2.2 基于离群点识别的异常数据检测
3.3 生态监测缺失数据填补
3.3.1 基于关联规则的缺失数据填补
3.3.2 基于神经网络优化算法的缺失数据填补
第4章 基于生态监测数据的预测和预警
4.1 贝叶斯网络
4.2 生态监测数据质量预测
4.2.1 多条件下监测数据质量的贝叶斯网络模型
4.2.2 生态监测数据质量预测准确度影响因素分析
4.. 基于贝叶斯网络的生态监测数据质量预测
4.3 生态监测数据预警
4.3.1 基于贝叶斯网络的数据预警模型
4.3.2 生态监测数据预警算法
第5章 生态物联网的可靠分析与评估
5.1 生态物联网结点部署
5.2 生态物联网可靠分析
5.2.1 监测区域内部簇结构的可靠量化分析
5.2.2 监测区域外围全覆盖的分析与计算
5.. 远程传输主干可靠保障机制与量化分析
5.3 生态物联网可靠评估
5.3.1 构建可靠综合评估模型
5.3.2 生态物联网可靠综合评估方法
5.3.3 生态物联网可靠评估实例
第6章 生态监测数据分析应用的开发
6.1 数据有效审核系统
6.1.1 系统主要功能
6.1.2 关键开发技术
6.2 生态监测数据分析系统
6.2.1 服务器端功能
6.2.2 浏览器端开发
参考文献
李永飞,1978年出生,河北邯郸人,现为华北科技学院副教授,长期从事计算机教学与科研工作。参与和主持多项重量、省部级科教研项目和横向课题,包括重点研发计划项目、自然科学项目、省级重点研发计划项目、省级科技计划项目、省级教学改革项目等,成果获河北省科技进步奖、中国计算机学会科技进步奖、全国煤炭行业教学成果奖等奖项,发表学术20余篇。
"生态物联网是物联网技术在生态环境保护领域的重要应用,由于基于物联网得到的监测数据具有数据量庞大、时空相关和不确定等特点,需要采用必要的数据挖掘技术进行智能处理,从中挖掘出潜在的模式,并预测未来的趋势。 本书介绍了物联网和数据挖掘技术在生态监测领域的具体应用,为生态环境监测和环境保护提供了一些技术上的支持。
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