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醉染图书工业大数据融合体系结构与关键技术9787111658207
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前言章 绪论1.1 工业4.01.1.1 发展历程1.1.2 设计原则1.1.3 成熟度模型1.2 信息物理系统1.2.1 发展阶段1.2.2 体系结构1.. 关键技术1.3 大数据1.3.1 大数据的定义1.3.2 大数据带来的挑战1.3.3 大数据技术1.3.4 大数据管理第2章 工业无线传感器网络数据融合2.1 引言2.1.1 工业4.0与智能工厂2.1.2 传感器云2.1.3 工业无线传感器网络与传感器云2.2 数据融合体系结构2.2.1 多源异构数据的统一描述与管理机制2.2.2 基于传感器技术的工业无线传感器网络. 基于分布式云的数据感知与管理软件..1 功能描述..2 设计与实现.. 典型应用场景..4 运行环境及安装流程..5 使用说明第3章 面向工业4.0的数据采集机制3.1 引言3.2 设施位置问题3.2.1 设施位置问题概述3.2.2 k中点问题3.3 低开销的虚拟传感器管理机制3.3.1 k资源调度器3.3.2 渐进交换算法3.3.3 贪心算法3.3.4 RK算法3.4 实验与分析3.4.1 参数设置3.4.2 结果与分析第4章 工业过程数据的故障预测与质量预测4.1 引言4.2 相关工作与背景知识4.3 基于高斯过程回归的预测模型4.3.1 单步预测模型4.3.2 基于时间序列的多步预测4.3.3 基于高斯过程回归的基本模型和反馈模型4.4 实验与分析4.4.1 TE模拟平台4.4.2 对比实验4.4.3 评价指标4.4.4 实验核函数构建4.4.5 结果与分析第5章 时间序列数据的模式异常检测5.1 引言5.2 相关工作5.3 定义5.4 骨架模式表示异常检测方法5.4.1 基于可感知重要点的骨架表示5.4.2 模式表示5.4.3 基于骨架模式表示的异常检测5.5 实验与分析5.5.1 能指标5.5.2 针对合成数据集的实验5.5.3 针对真实数据集的实验第6章 时间序列数据的异常值检测6.1 引言6.2 异常值检测技术综述6.2.1 常见的异常值检测技术6.2.2 隔离森林6.. 本地异常值因子6.3 基于近邻居集合的隔离方案6.3.1 问题陈述6.3.2 基于近邻居集合的隔离6.3.3 面向无线传感器网络的分布式检测模型6.4 实验与分析6.4.1 数据集6.4.2 能指标6.4.3 结果与分析第7章 总结与展望参考文献主要缩略语对照表
高聪,男,1985年11月生,西安科技大学计算机科学与技术专业学士,计算机系统结构专业硕士、博士。2015年12月至今,在西安邮电大学计算机学院任教,主要研究方向:服务计算、网络与信息安全、数据感知与融合等。
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