構(gòu)建深度智慧物聯(lián)網(wǎng)
定 價(jià)：76 元
叢書(shū)名：普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材普通高等院校工程實(shí)踐系列規(guī)劃教材
- 作者：朱清波, 高瞻, 宋庭新編著
- 出版時(shí)間：2015/5/1
- ISBN：9787030442741
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi)：TP393.4
- 頁(yè)碼：240
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：大32開(kāi)
《構(gòu)建深度智慧物聯(lián)網(wǎng)》較為全面地介紹物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的基本概念、智慧體系結(jié)構(gòu)，并對(duì)智能傳感器、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、嵌入式終端平臺(tái)等物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)硬件進(jìn)行比較系統(tǒng)的介紹。同時(shí)還對(duì)智慧物聯(lián)網(wǎng)所依靠的理論和實(shí)現(xiàn)軟件部分，如復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算平臺(tái)、智慧數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)、智慧數(shù)據(jù)挖掘和智慧語(yǔ)義搜索等進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。另外，《構(gòu)建深度智慧物聯(lián)網(wǎng)》通過(guò)實(shí)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程，使讀者比較全面地掌握物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和設(shè)計(jì)方法。
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目錄
前言
第1章 物聯(lián)網(wǎng)概述 1
1.1 引言 1
1.2 物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn) 2
1.3 物聯(lián)網(wǎng)的全面感知 3
1.4 物聯(lián)網(wǎng)的智慧運(yùn)算 3
1.5 物聯(lián)網(wǎng)的智慧分析 5
第2章 智能傳感器 9
2.1 引言 9
2.2 傳感器的基本原理 9
2.2.1 傳感器的定義 9
2.2.2 傳感器的結(jié)構(gòu) 10
2.2.3 傳感器的應(yīng)用模式 11
2.3 智能傳感器的基本原理 14
2.3.1 智能傳感器的定義 14
2.3.2 智能傳感器的產(chǎn)生 15
2.3.3 智能傳感器的功能 15
2.3.4 智能傳感器的特點(diǎn) 16
2.4 智能傳感器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 17
2.5 智能傳感器的實(shí)現(xiàn) 19
2.5.1 集成化 20
2.5.2 軟件化 23
2.6 智能傳感器數(shù)據(jù)校正技術(shù) 23
2.6.1 非線性自校正技術(shù) 23
2.6.2 軟件抗干擾技術(shù) 24
2.6.3 自補(bǔ)償技術(shù) 27
2.6.4 自檢技術(shù) 33
2.7 多傳感器信息融合 34
2.7.1 多傳感器信息類(lèi)型及其融合方法 34
2.7.2 多傳感器信息融合過(guò)程 36
2.7.3 多傳感器信息融合結(jié)構(gòu) 37
2.7.4 多傳感器信息融合方法 39
2.7.5 多傳感器融合實(shí)例 45
2.7.6 網(wǎng)絡(luò)化 46
2.8 應(yīng)用實(shí)例 49
第3章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 52
3.1 引言 52
3.2 網(wǎng)絡(luò)的概念 53
3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本特征量 54
3.3.1 平均路徑長(zhǎng)度 54
3.3.2 簇系數(shù) 54
3.3.3 度分布 54
3.3.4 介數(shù) 55
3.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本模型 55
3.4.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò) 55
3.4.2 ER隨機(jī)網(wǎng)絡(luò) 56
3.4.3 小世界網(wǎng)絡(luò) 58
3.4.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 61
3.5 物聯(lián)網(wǎng)信息傳播機(jī)制 62
3.5.1 研究模型的拓?fù)渑c建模 63
3.5.2 信息傳播模型搭建與分析 65
3.5.3 信息傳播動(dòng)力學(xué)分析 66
第4章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 69
4.1 引言 69
4.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與特點(diǎn) 71
4.2.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 73
4.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu) 74
4.2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧 74
4.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 76
4.3.1 洪泛式路由協(xié)議 76
4.3.2 以數(shù)據(jù)為中心的路由協(xié)議 77
4.3.3 層次路由協(xié)議 79
4.3.4 基于位置信息的路由協(xié)議 81
4.3.5 路由協(xié)議的比較 81
4.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)融合 81
4.5 應(yīng)用實(shí)例 83
4.5.1 工程背景描述 83
4.5.2 項(xiàng)目解決的關(guān)鍵問(wèn)題 85
4.5.3 項(xiàng)目的研究方法與技術(shù)路線 86
第5章 嵌入式終端平臺(tái) 91
5.1 引言 91
5.2 嵌入式系統(tǒng)簡(jiǎn)介 91
5.2.1 嵌入式系統(tǒng) 91
5.2.2 嵌入式系統(tǒng)的分類(lèi) 94
5.2.3 嵌入式系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì) 95
5.3 嵌入式系統(tǒng)硬件 98
5.3.1 微處理器 98
5.3.2 存儲(chǔ)器 99
5.3.3 常用總線與接口 101
5.4 嵌入式系統(tǒng)軟件 104
5.4.1 嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng) 104
5.4.2 RTOS體系結(jié)構(gòu) 105
5.4.3 RTOS的衡量標(biāo)準(zhǔn) 106
5.4.4 RTOS的分類(lèi)方法 106
5.4.5 RTOS的關(guān)鍵技術(shù) 107
5.5 主流嵌入式系統(tǒng) 108
5.6 VxWorks實(shí)時(shí)操作系統(tǒng) 109
5.6.1 VxWorks的體系結(jié)構(gòu) 109
5.6.2 VxWorks內(nèi)核分析 110
5.7 Linux實(shí)時(shí)操作系統(tǒng) 111
5.8 Windows CE實(shí)時(shí)操作系統(tǒng) 112
第6章 云計(jì)算平臺(tái) 117
6.1 引言 117
6.2 云計(jì)算的概念 118
6.3 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀 120
6.4 云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制 121
6.5 網(wǎng)格計(jì)算與云計(jì)算 123
6.6 MongoDB 126
6.6.1 NoSQL簡(jiǎn)介 126
6.6.2 MongoDB簡(jiǎn)介 128
6.6.3 MongoDB安裝與配置 130
6.6.4 體系結(jié)構(gòu) 134
6.6.5 數(shù)據(jù)庫(kù)操作 138
6.6.6 管理端GUI工具 141
第7章 智慧數(shù)據(jù)爬蟲(chóng) 142
7.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介 142
7.1.1 為什么要在Web上爬行 143
7.1.2 爬行過(guò)程 143
7.1.3 智能爬行與聚焦爬蟲(chóng) 149
7.1.4 網(wǎng)頁(yè)搜索策略 150
7.1.5 網(wǎng)頁(yè)分析算法 150
7.2 構(gòu)建智慧爬蟲(chóng) 152
7.2.1 核心算法 152
7.2.2 系統(tǒng)需求分析 153
7.2.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)體系結(jié)構(gòu) 153
7.2.4 系統(tǒng)構(gòu)造分析 154
7.2.5 爬行策略分析 155
7.2.6 URL抽取、解析與保存 155
7.3 開(kāi)源爬蟲(chóng) 157
7.3.1 Lucene 157
7.3.2 Nutch 159
第8章 智慧數(shù)據(jù)挖掘 162
8.1 數(shù)據(jù)挖掘 162
8.1.1 概論 162
8.1.2 數(shù)據(jù)挖掘研究的內(nèi)容與本質(zhì) 163
8.2 數(shù)據(jù)挖掘流程 165
8.3 數(shù)據(jù)挖掘的典型方法 167
8.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 169
8.3.2 遺傳算法 170
8.3.3 決策樹(shù)方法 171
8.3.4 粗集方法 172
8.3.5 覆蓋正例排斥反例方法 173
8.3.6 統(tǒng)計(jì)分析方法 173
8.3.7 模糊集方法 173
8.4 數(shù)據(jù)挖掘軟件 173
8.4.1 IBM Intelligent Miner 174
8.4.2 SAS Enterprise Miner 175
8.4.3 SPSS Clementine 176
8.5 大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù) 180
8.5.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程 180
8.5.2 大數(shù)據(jù)的代表技術(shù) 182
8.5.3 Hadoop體系結(jié)構(gòu) 184
第9章 智慧語(yǔ)義搜索 188
9.1 智慧搜索引擎工作原理 189
9.2 本體語(yǔ)義 191
9.2.1 語(yǔ)義Web的概念 191
9.2.2 語(yǔ)義Web的體系結(jié)構(gòu) 192
9.2.3 Web服務(wù)與語(yǔ)義Web服務(wù) 193
9.2.4 用OWL構(gòu)建領(lǐng)域本體過(guò)程 195
9.2.5 本體構(gòu)造工具Protégé 介紹 196
9.2.6 本體評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 197
9.3 語(yǔ)義Web服務(wù)的智能機(jī)器人控制 198
9.3.1 智能機(jī)器人控制領(lǐng)域的Web服務(wù)體系結(jié)構(gòu) 198
9.3.2 模型設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的基本原則 199
9.3.3 基于機(jī)械手本體的語(yǔ)義Web服務(wù)模型 199
9.3.4 語(yǔ)義Web服務(wù)的參數(shù)匹配分析 200
9.3.5 服務(wù)在參數(shù)上的匹配 201
9.3.6 參數(shù)的語(yǔ)義可推導(dǎo) 203
9.3.7 考慮參數(shù)語(yǔ)義的匹配算法 204
9.4 語(yǔ)義Web服務(wù)組合的控制流程實(shí)現(xiàn) 207
9.4.1 總體技術(shù)路線 207
9.4.2 實(shí)現(xiàn)WebService 208
9.4.3 組合服務(wù)的條件 211
9.4.4 組合服務(wù)的匹配 213
9.4.5 語(yǔ)義推理 218
9.4.6 組合服務(wù)的執(zhí)行 222
9.4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與評(píng)價(jià) 222
參考文獻(xiàn) 225
第1章 物聯(lián)網(wǎng)概述
1.1 引言
Internet的發(fā)明已經(jīng)解決了人與人之間的交流，但是對(duì)于人與機(jī)器？機(jī)器與機(jī)器之間的交互仍在探索中？早在物聯(lián)網(wǎng)概念產(chǎn)生之前，人們已經(jīng)在安全監(jiān)測(cè)？自動(dòng)抄表？維修服務(wù)？自動(dòng)售貨機(jī)？公共交通系統(tǒng)？車(chē)隊(duì)管理？工業(yè)流程自動(dòng)化？電動(dòng)機(jī)械？城市信息化等環(huán)境中有了廣泛的應(yīng)用和解決方案實(shí)例？其實(shí)，M2M(Machine to Machine)模型是物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)雛形？物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things，IOT)又名傳感網(wǎng)，是指通過(guò)射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification，RFID)？紅外感應(yīng)器？語(yǔ)音識(shí)別裝置？條碼識(shí)別？全球定位系統(tǒng)？激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，把任意物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別？定位？跟蹤？監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)？簡(jiǎn)而言之，物聯(lián)網(wǎng)是通過(guò)在物品上嵌入電子標(biāo)簽？條形碼等能夠存儲(chǔ)物體信息的標(biāo)志，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將其信息發(fā)送到后臺(tái)信息處理系統(tǒng)？各大信息系統(tǒng)可以互聯(lián)形成一個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)，從而可達(dá)到對(duì)物品實(shí)施跟蹤？監(jiān)控等智能化管理的目的？在物聯(lián)網(wǎng)概念產(chǎn)生之前，人們?cè)谧詣?dòng)化領(lǐng)域就提出了M2M通信領(lǐng)域的控制模型，如圖1.1所示？M2M表達(dá)的是多種不同類(lèi)型通信技術(shù)的有機(jī)結(jié)合:機(jī)器之間通信？機(jī)器控制通信？人機(jī)交互通信？移動(dòng)互聯(lián)通信？M2M技術(shù)綜合了數(shù)據(jù)采集？全球定位系統(tǒng)？遠(yuǎn)程監(jiān)控？通信？計(jì)算機(jī)？網(wǎng)絡(luò)？設(shè)備？傳感器等系統(tǒng)，使業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，并創(chuàng)造增值，這種網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是既有測(cè)控傳感器的功能，又有分布式Web Service 平臺(tái)上數(shù)據(jù)查詢功能以及各種在云計(jì)算平臺(tái)上交互式應(yīng)用服務(wù)？在這里，物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)不僅是對(duì)物體實(shí)現(xiàn)操控，它通過(guò)技術(shù)手段的擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)了人與物？物與物之間的相融與溝通？物聯(lián)網(wǎng)并不是互聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)單的翻版，也不是互聯(lián)網(wǎng)的接口，而是互聯(lián)網(wǎng)的一種延伸？作為互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展，物聯(lián)網(wǎng)具有互聯(lián)網(wǎng)的特性，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)由人找物，而且能夠?qū)崿F(xiàn)以物找人？
物聯(lián)網(wǎng)的概念是在1999年提出的，顧名思義，物聯(lián)網(wǎng)就是“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”？它包含兩層意思:第一，物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，其是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò);第二，其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信？
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