大数据与物联网的信息融合与分析
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作者(加)埃洛伊·博塞//贝塞尔·索拉曼|责编:崔云|译者:汪国强
出版社国防工业
ISBN9787118127737
出版时间2023-03
装帧平装
开本其他
定价178元
货号1202871948
上书时间2024-06-07
商品详情
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商品简介
书中阐述了网络物理和社会系统（Cyber Physical and Social Systems, CPSS）中大数据与物联网的联系和遇到的问题，介绍了情景意识和决策支持的分析模型，描述了信息的表征和表示方式，给出了融合方法和数据处理策略，并提出了基于FIAT的复杂环境决策支持。基于分析和信息融合的核心概念，本书还介绍了通过FIAT计算模型进行集成的方法以及系统级的应用。此外，本书总结了一系列有助于实现例如国防、安全等关键应用领域所需FIAT集成的前瞻性研究。
作者简介
教授，硕士研究生导师。1985年6月毕业于黑龙江大学物理系无线电电子学专业，2006年9月获东北大学控制理论与控制工程专业博士学位。2003年9月至2004年8月到英国的布拉德福德大学（UniversityofBradford）进修访问一年。具备较强的英文文献阅读、理解和翻译能力。主要从事信号检测、图像处理、控制应用以及物联网应用的方面教学与研究工作。
目录
前言 第一章 网络物理和社会系统（CPSS）的一般背景 1.1 社会技术组织和CPSS 1.2 CPSS和网络物理系统（CPS）对比 1.3 CPS与物联网（IoT）对比 1.4 信息过载和大数据问题 1.5 复杂性与系统可靠性 1.6 信息与分析技术融合（FIAT） 1.7 网络与物理环境的接口：四个控制论函数 1.8 复杂动态CPSS中决策支持系统研究综述 1.8.1 理想的支持系统 1.8.2 复杂的情况 1.8.3 CPSS中的通用总体系统工程概念 1.8.4 智能网格环境的决策支持综述 1.9 总结 参考文献 第二章 态势感知和决策支持 2.1 介绍 2.2 国防和安全CPSS中的决策 2.3 决策模型 2.3.1 观察、调整、决策以及行动（OODA）环路依赖关系; 态势分析和决策 2.3.2 最佳决策模型的选择 2.4 态势与态势分析 2,4.1 复杂事件和信息粒 2.4.2 意义建构 2.5 态势感知 2.6 认知系统工程（CSE） 2.6.1 认知工作分析（CWA）和应用CWA 2.6.2 本体工程与CWA比较 2.7 语境的定义 2.8 信息融合和分析的定义 2.8.1 实验室理事联合会（JDL）数据融合模型 2.8.2 分析定义 2.9 态势分析模型（信息融合与分析） 2.9.1 基于OODA的模型 2.9.2 修正的JDL模型的双节点网络（DNN）体系结构 2.9.3 状态转换数据融合（STDF）模型 2.9.4 解释系统态势分析（ISSA）方法 2.9.5 原型动力学框架 2.10 感知质量和决策：信息的质量和数量 2.11 结论 参考文献 第三章 信息与不确定性：定义与表述 3.1 信息定义的各种观点 3.2 符号学 3.3 信息和不确定性 3.3.1 信息论与熵 3.3.2 不确定性和风险 3.3.3 德奎克经济学中的不确定性类型 3.3.4 杜波依斯和普拉德的缺陷类型 3.3.5 不确定性类型 3.4 不确定性的表述 3.4.1 定量方法 3.4.2 定性方法 3.4.3 混合和图形方法 3.5 数据和信息转换中的常用不确定性原则 3.6 不确定度的测量 3.6.1 总体不确定性的测量要求 3.6.2 不确定性度量的一般标注 3.7 结论 参考文献 第四章 信息特征和表示 4.1 介绍 4.2 信息元的定义 4.2.1 对象，内容和信息关系 4.2.2 内部、外部环境 4.2.3 抽象的信号和数据层中（J）的说明 4.2.4 抽象的更高层中（J）的说明 4.2.5 信息元的基本常规属性 4.3 信息质量（QoI） 4.3.1 北约SAS指挥与控制（C2）概念参考模型 4.3.2 王和斯特朗的信息质量架构 4.3.3 信息质量的本体论探讨 4.4 信息元特征：固有维度 4.4.1 信息内部集合范围 4.4.2 信息与参数数量的关系 4.4.3 信息与客观性的关系 4.4.4 信息缺陷 4.5 上下文信息特征 4.5.1 信息可靠性 4.5.2 信息一致性 4.5.3 信息相关性 4.6 置信模型表征 4.6.1 概率论 4.6.2 Dempster-Shafer理论 4.6.3 模糊集理论 4.6.4 可能性理论 4.6.5 模糊证据理论（模糊-置信结构） 4.6.6 信息元表征总结 4.7 结论 参考文献 第五章 信息融合单元和处理策略 5.1 介绍 5.2 定义信息融合单元 5.3 处理策略1：信息融合单元，类型1（数据融合） 5.3.1 构建融合的信息元素 5.3.2 论联合信息关系的构建 5.4 处理策略2：信息融合单元，类型2（并行置信融合） 5.5 处理策略3：信息融合单元，类型3（顺序置信融合） 5.5.1 示例1：模糊关系组合 5.5.2 示例2：置信转化 5.6 处理策略4：信息融合单元，类型4（竞争置信融合） 5.6.1 Dempster并行基本概率分配组合规则 5.6.2 混合竞争置信模型融合 5.7 论分布式信息融合系统（DIFS）设计 5.8 结论 参考文献 第六章 信息融合单元的整体元处理 6.1 介绍 6.2 信息元素的解释（如整体元和Laformons） 6.2.1 信息融合背景下的整体元定义 6.3 整体元特征 6.3.1 根据不确定性表述的整体元类型 6.4 作为整体元（H）网络的信息融合单元 6.4.1 整体元信息融合核函数 6.5 信息融合单元的质量和性能 6.5.1 所需的信息融合单元属性 6.6 整体元处理框架说明;遥感案例 6.6.1 信息的背景与生成 6.6.2 说明示例：遥感案例 6.6.3 JDL 1级：对象 6.6.4 JDL 2级：情况 6.6.5 JDL 3级：影响 6.7 对JDL模型的整体元说明 6.7.1 复杂动态系统 6.8 信息融合的整体元方法 6.8.1 JDL模型的整体元观点 6.8.2 JDL四个级别中整体元和信息的例子 6.8.3 整体元JDL模型上的未来工作 6.9 结论 参考文献 第七章 复杂环境中基于FIAT的决策支持 7.1 介绍 7.2 异构环境中的系统互通性 7.2.1军事联盟中规范合作性的巴雷斯方法 7.2.2 互操作性空间的巴雷斯定义 7.3 处理不完美的信息的集成框架 7.3.1 处理不完美的信息的集成框架 7.3.2 苏利斯的因果挂毯 7.3.3 抽象状态机（ASM）来设计基于FIAT的系统 7.3.3.3 应用场景：移动目标跟踪 7.3.3.4 场景交会的可执行抽象模型 7.4 结论 参考文献 第八章 FIAT前瞻性研究和未来工作 8.1 介绍 8.2 领域知识表述与建模 8.2.1 电网域建模中的本体管理方法 8.2.2 电力网络中领域建模的研究活动列表 8.3 信息处理及其缺陷 8.4 基于FIAT的决策支持系统的预测诊断规范 8.5 结论 参考文献 第九章 总结 参考文献 缩略语列表 关于作者 索引
内容摘要
书中阐述了网络物理和社会系统（CyberPhysicalandSocialSystems,CPSS）中大数据与物联网的联系和遇到的问题，介绍了情景意识和决策支持的分析模型，描述了信息的表征和表示方式，给出了融合方法和数据处理策略，并提出了基于FIAT的复杂环境决策支持。基于分析和信息融合的核心概念，本书还介绍了通过FIAT计算模型进行集成的方法以及系统级的应用。此外，本书总结了一系列有助于实现例如国防、安全等关键应用领域所需FIAT集成的前瞻性研究。
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