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  • 可穿戴健康監測繫統數據融合
    該商品所屬分類:工業技術 -> 一般工業技術
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    【優惠價】
    304-440
    【作者】 宮繼兵 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  一般工業技術 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030449412
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    包裝:平裝
    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030449412

    作者:宮繼兵
    出版社:科學出版社
    出版時間:2015年11月 


        
        
    "

    內容簡介
    《可穿戴健康監測繫統數據融合》從無線傳感器網絡數據融合著手,側重介紹可穿戴健康監測繫統數據融合的新技術、新方法。與傳統的傳感器網絡相比,大規模復雜傳感器網絡具有節點類型更多、智能性要求更高、繫統復雜性更強等特點。
    《可穿戴健康監測繫統數據融合》從以下方面展開介紹:①闡述新的多偏好驅動的傳感器網絡數據融合機制/模型;②給出節點上面向數據級融合的輕量級自適應時間序列特征抽取機制;③介紹面向決策級融合的大規模傳感器網絡統一建模及分析方法;④介紹大規模醫療社會網絡;⑤醫療社會網絡醫生推薦模型的研究。
    目錄

    前言
    第1章 緒論1
    1.1 可穿戴健康監測繫統2
    1.1.1 概念定義2
    1.1.2 統一命名3
    1.1.3 繫統架構5
    1.1.4 發展現狀7
    1.1.5 未來展望17
    1.2 研究背景21
    1.3 研究意義23
    1.4 問題分析24
    1.4.1 傳感器網絡的應用特征和科研特點24
    1.4.2 傳感器網絡數據特點30
    1.4.3 存在問題31
    1.5 面臨挑戰31
    1.6 可穿戴健康監測繫統數據融合研究內容34
    1.7 與傳統無線傳感器網絡數據融合的區別40
    1.8 數據融合未來展望41
    1.8.1 發展趨勢41
    1.8.2 物聯網中數據融合42
    1.8.3 海計算中數據融合45
    1.9 本書內容47
    1.10 未來研究49
    1.11 本章小結50
    參考文獻51
    第2章 傳感器網絡數據融合關鍵技術研究綜述58
    2.1 傳感器網絡數據融合方法研究58
    2.1.1 數據融合的定義和原理59
    2.1.2 數據融合的應用及特點60
    2.1.3 數據融合的技術/算法64
    2.1.4 數據融合與各協議層的關繫69
    2.1.5 數據融合在各協議層的實現69
    2.1.6 數據融合中信息的類型72
    2.2 數據融合模型73
    2.3 數據融合的分類78
    2.4 數據融合當前研究熱點82
    2.5 數據融合研究現狀及代表性工作83
    2.5.1 研究現狀83
    2.5.2 代表性工作84
    2.6 本章小結90
    參考文獻90
    第3章 多偏好驅動的傳感器網絡數據融合模型98
    3.1 MPD-Model產生的背景98
    3.1.1 傳感器網絡對數據融合模型的需求98
    3.1.2 傳感器網絡應用對智能性的需求100
    3.1.3 歷史數據在融合中的作用102
    3.1.4 傳感器網絡物理模型的驅動103
    3.2 相關研究105
    3.3 多偏好驅動的傳感器網絡數據融合模型107
    3.3.1 傳感器網絡繫統描述108
    3.3.2 融合模型設計依據109
    3.3.3 融合模型提出及描述110
    3.3.4 融合模型實例說明114
    3.4 偏好信息量化方法115
    3.5 模型評估方法及指標體繫117
    3.5.1 非參數檢驗117
    3.5.2 基於算法分析與機器學習的評價指標119
    3.5.3 基於JDL模型的評價指標120
    3.6 模型驗證及評估121
    3.6.1 實驗設置121
    3.6.2 偏好信息影響權重有效性驗證122
    3.6.3 與基線方法對比評估124
    3.7 MPD-Model的優點及特色125
    3.7.1 MPD-Model的優點125
    3.7.2 MPD-Model的特色127
    3.8 本章小結127
    參考文獻128
    第4章 面向數據級融合的輕量級自適應特征抽取技術132
    4.1 特征抽取面臨的問題及挑戰132
    4.1.1 感知參數的多樣性及模式復雜性132
    4.1.2 傳感器網絡低信噪比現像及原因134
    4.2 相關研究134
    4.3 數據關聯135
    4.4 FEA算法136
    4.4.1 算法自適應設計的依據137
    4.4.2 算法思想138
    4.4.3 信標特征點發現139
    4.4.4 候選特征點標識139
    4.4.5 正式特征點選擇140
    4.5 數據屬性決策141
    4.6 FEA算法復雜度分析143
    4.7 FEA中自適應參數的有效性驗證144
    4.7.1 自動計算自適應參數有效性驗證145
    4.7.2 先驗知識自適應參數有效性驗證146
    4.8 FEA算法的性能評估146
    4.8.1 FEA算法整體有效性驗證146
    4.8.2 FEA算法性能評估148
    4.9 本章小結149
    參考文獻150
    第5章 基於加權平均法的分布式多偏好特征級融合算法152
    5.1 相關研究152
    5.2 特征關聯153
    5.3 多源參數融合影響權重的偏好分析154
    5.4 MFA算法155
    5.5 基於SVM的特征決策算法156
    5.6 TFD-Pattern:一種新的時間序列模式設計及說明159
    5.7 實驗評估161
    5.7.1 MFA算法融合有效性評估161
    5.7.2 MFA算法降耗比評估161
    5.7.3 MFA性能評估162
    5.8 本章小結163
    參考文獻163
    第6章 面向決策級融合的基於因子圖模型的健康狀態預測方法164
    6.1 決策級融合問題產生背景164
    6.1.1 研究動機165
    6.1.2 面臨挑戰166
    6.1.3 方法貢獻167
    6.2 算法設計依據及說明167
    6.3 相關研究168
    6.4 基於TS-FGM的決策關聯169
    6.4.1 問題定義169
    6.4.2 TS-FGM170
    6.5 面向決策級融合的TS-FGM學習算法171
    6.6 人體健康狀態預測/檢測173
    6.7 實驗評估174
    6.7.1 實驗設置174
    6.7.2 預測性能175
    6.7.3 與基線算法對比177
    6.8 本章小結177
    參考文獻178
    第7章 大規模醫療社會網絡180
    7.1 引言180
    7.2 產生背景182
    7.3 研究意義183
    7.4 概念說明184
    7.4.1 概念定義184
    7.4.2 實例說明186
    7.4.3 PDhms:一個真實的醫療社會網絡節點187
    7.4.4 EasiCPR:數據融合關鍵技術應用驗證繫統187
    7.5 國內外研究現狀及發展動態195
    7.5.1 國內外研究現狀195
    7.5.2 國內外發展動態196
    7.6 研究內容及關鍵科學問題198
    7.6.1 研究內容198
    7.6.2 關鍵科學問題201
    7.6.3 創新點202
    7.7 技術方案及可行性分析202
    7.7.1 技術方案202
    7.7.2 可行性分析210
    7.8 已有研究基礎212
    7.9 研究工作條件214
    7.10 本章小結214
    參考文獻214
    第8章 醫療社會網絡醫生推薦模型的研究218
    8.1 引言218
    8.2 相關研究219
    8.3 模型架構221
    8.4 基於概率因子圖模型醫生-病人關繫挖掘221
    8.5 醫生-病人社會關繫優化223
    8.6 用於計算醫生權威度的特征抽取225
    8.7 基於Ranking SVM的醫生權威度排序226
    8.8 基於偏好的個性化醫生推薦模型227
    8.9 基於隨機遊走模型的醫生推薦方法228
    8.9.1 轉移概率矩陣定義228
    8.9.2 基於隨機遊走模型的節點排序推薦算法229
    8.10 實驗及評估230
    8.10.1 醫生-病人關繫挖掘評估232
    8.10.2 基於Ranking SVM算法的有效性233
    8.10.3 醫生權威度排名評估234
    8.10.4 IDR-Model推薦性能評估234
    8.10.5 RWR-Model推薦性能評估236
    8.11 本章小結237
    參考文獻237


     
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