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人工智能通信理论与方法

人工智能通信理论与方法

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图文详情
  • ISBN:9787568059695
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:416
  • 出版时间:2020-05-01
  • 条形码:9787568059695 ; 978-7-5680-5969-5

本书特色

通信的基本理论源于香农定理,之前人们认为信息是不会变化的,因此香农信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。认知信息是什么呢?信息从产生之后,在不断传输过程中,人们会自发的嵌入一个认知的环节。此时信息量会发生变化。这就是认知信息。而在研究认知信息时,*核心的是怎么度量认知信息的价值。价值是动态变化的,而且是有极性的,即信息存在正面和负面影响。为什么人类历史上很多信息消失了?因为它是负面的,是不符合规律、自然或普遍的真理的数据,因此*后都消失了。为什么一些正面的信息能够传承下去?因为它给人类的发展带来推动作用。很多人去认知它,会不断的净化它,把*核心的价值不断沉淀。而价值密度非常高的信息*后会一直流传下来。由于信息在传播过程中占用了很多通信资源,如何判断哪些信息是*有价值的,是可以存储或传播呢?通常,我们可以通过流行度,越广泛传播的信息,其价值越高。但这是通过人的行为来度量的,有时并不一定准确。我们需要通过一些基础理论来度量认知信息的价值。综上,本书提出了认知信息论。认知信息就是要度量认知后的信息的价值。物联网在未来应该不仅是把终端连起来,而是要把数据连起来,把价值网络连起来。移动通信技术从1G、2G、3G、4G的演化着重于优化频谱资源、通信容量和功耗等。但目前正在商业化推广的5G技术是通信领域的一大革命,把通信、网络与计算相结合,将物联网、区块链、边缘计算和云计算等分布式计算理论与技术组合成一个巨大的通信体系。而当通信与众多学科进行交叉结合时,认知信息论已经与传统的香农信息论不一样了。为了支撑海量的认知信息、庞大的通信系统和智能高效的计算,人工智能技术与通信理论的结合是必不可少的。这将会改变整个通信产业的发展方向,也从更加智能的角度提供了新的理论与技术方法。这也是本书之所以命名为《基于人工智能的通信理论与方法》的原因。通信的基本理论源于香农定理,之前人们认为信息是不会变化的,因此香农信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。认知信息是什么呢?信息从产生之后,在不断传输过程中,人们会自发的嵌入一个认知的环节。此时信息量会发生变化。这就是认知信息。而在研究认知信息时,*核心的是怎么度量认知信息的价值。价值是动态变化的,而且是有极性的,即信息存在正面和负面影响。为什么人类历史上很多信息消失了?因为它是负面的,是不符合规律、自然或普遍的真理的数据,因此*后都消失了。为什么一些正面的信息能够传承下去?因为它给人类的发展带来推动作用。很多人去认知它,会不断的净化它,把*核心的价值不断沉淀。而价值密度非常高的信息*后会一直流传下来。由于信息在传播过程中占用了很多通信资源,如何判断哪些信息是*有价值的,是可以存储或传播呢?通常,我们可以通过流行度,越广泛传播的信息,其价值越高。但这是通过人的行为来度量的,有时并不一定准确。我们需要通过一些基础理论来度量认知信息的价值。综上,本书提出了认知信息论。认知信息就是要度量认知后的信息的价值。物联网在未来应该不仅是把终端连起来,而是要把数据连起来,把价值网络连起来。移动通信技术从1G、2G、3G、4G的演化着重于优化频谱资源、通信容量和功耗等。但目前正在商业化推广的5G技术是通信领域的一大革命,把通信、网络与计算相结合,将物联网、区块链、边缘计算和云计算等分布式计算理论与技术组合成一个巨大的通信体系。而当通信与众多学科进行交叉结合时,认知信息论已经与传统的香农信息论不一样了。为了支撑海量的认知信息、庞大的通信系统和智能高效的计算,人工智能技术与通信理论的结合是必不可少的。这将会改变整个通信产业的发展方向,也从更加智能的角度提供了新的理论与技术方法。这也是本书之所以命名为《基于人工智能的通信理论与方法》的原因。

内容简介

通信的基本理论源于香农定理,之前人们认为信息是不会变化的,因此香农信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。认知信息是什么呢?信息从产生之后,在不断传输过程中,人们会自发的嵌入一个认知的环节。此时信息量会发生变化。这就是认知信息。而在研究认知信息时,很核心的是怎么度量认知信息的价值。价值是动态变化的,而且是有极性的,即信息存在正面和负面影响。为什么人类历目前很多信息消失了?因为它是负面的,是不符合规律、自然或普遍的真理的数据,因此很后都消失了。为什么一些正面的信息能够传承下去?因为它给人类的发展带来推动作用。很多人去认知它,会不断的净化它,把很核心的价值不断沉淀。而价值密度很好高的信息很后会一直流传下来。由于信息在传播过程中占用了很多通信资源,如何判断哪些信息是很有价值的,是可以存储或传播呢?通常,我们可以通过流行度,越广泛传播的信息,其价值越高。但这是通过人的行为来度量的,有时并不一定准确。我们需要通过一些基础理论来度量认知信息的价值。综上,本书提出了认知信息论。认知信息就是要度量认知后的信息的价值。物联网在未来应该不仅是把终端连起来,而是要把数据连起来,把价值网络连起来。移动通信技术从1G、2G、3G、4G的演化着重于优化频谱资源、通信容量和功耗等。但目前正在商业化推广的5G技术是通信领域的一大革命,把通信、网络与计算相结合,将物联网、区块链、边缘计算和云计算等分布式计算理论与技术组合成一个巨大的通信体系。而当通信与众多学科进行交叉结合时,认知信息论已经与传统的香农信息论不一样了。为了支撑海量的认知信息、庞大的通信系统和智能高效的计算,人工智能技术与通信理论的结合是必不可少的。这将会改变整个通信产业的发展方向,也从更加智能的角度提供了新的理论与技术方法。这也是本书之所以命名为《基于人工智能的通信理论与方法》的原因。

目录

1绪论(1)
1.1从传统的通信系统到基于人工智能的通信系统(1)
1.2核心理论(4)
1.3通信系统与人工智能(6)
1.4应用的重要意义(8)
**篇理论篇
2认知信息论(13)
2.1认知信息论的发展(14)
2.2基于认知计算的信息度量(18)
2.3认知信息(25)
2.4信箱原理概述(30)
3边缘认知计算(33)
3.1边缘认知计算概述(33)
3.25G关键技术(41)
3.3基于智能边缘云和5G的计算任务卸载(45)
4缓存、计算与通信的协同优化理论(53)
4.1基本的缓存策略(53)
4.2单终端场景下的缓存、计算与通信解决方案(56)
4.3多终端场景下的缓存、计算与通信融合模型(58)
4.4边缘云场景下的缓存、计算与通信协同优化(60)
第二篇技术篇
5通信系统中的机器学习(69)
5.1机器学习概述(69)
5.2机器学习的主要算法(73)
5.3机器学习算法选择与优化(87)
5.4机器学习在通信系统中的典型应用(92)
6面向新一代通信系统的人工智能技术(102)
6.1深度学习(102)
6.2强化学习(118)
6.3无标签学习(121)
6.4人工智能技术在通信系统中的典型应用(126)
人工智能通信理论与方法目录第三篇应用篇
7基于人工智能的认知无线通信(135)
7.1学习驱动的无线边缘通信(135)
7.2无线传感器网络中的人工智能代理(141)
7.3自主学习的无线网络智能优化(147)
7.4卫星地面网络中的终端跟踪和天线指向(155)
8基于人工智能的资源调度(161)
8.1基于强化学习的网络边缘的资源调度(161)
8.2基于深度学习的流量预测与资源调度(163)
8.3基于边缘认知计算的业务调度(173)
9基于人工智能的情感识别与通信(181)
9.1视听情感融合(181)
9.2基于人工智能的情感通信(193)
9.3可穿戴情感机器人(203)
10基于人工智能的认知物联网(215)
10.1基于人工智能的低功耗广域网(215)
10.2大数据云平台下的智能糖尿病诊疗(222)
10.3基于人工智能的认知车联网(230)
10.4智能自主运动体(243)
11基于人工智能的5G触觉网络(253)
11.1基于5G的认知触觉网络(253)
11.2面向uRLLC的5G触觉网络能效优化(264)
11.3面向磁悬浮触觉交互的视觉惯性导航(268)
12基于人工智能的无人机网络(277)
12.1面向入侵无人机的多监控无人机应用设计(277)
12.2无人机集群中的业务调度(286)
12.3无人机集群中的多任务卸载(294)
13基于人工智能和通信系统的认知计算前沿应用(302)
13.1CreativeBioMan:基于可穿戴计算的创意游戏系统(302)
13.2DeepFocus:多场景行为分析下的深度脑电波和情绪编码(312)
13.3DeepInteraction: 机器人辅助的自闭症儿童的诊疗(324)
14基于人工智能和通信系统的新一代智能织物(334)
14.1Wearable 3.0:从智慧衣到可穿戴情感机器人(334)
14.2IFabric:新一代功能纤维驱动的智能生活(341)
参考文献(351)
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作者简介

陈敏,工学博士,华中科技大学计算机学院教授,博导,2012年入选国家青年千人计划。长期从事普适计算、移动通信、多媒体通信、云计算、远程医疗等领域的研究工作;发表学术论文300余篇,其中包括SCI论文200余篇,IEEE/ACM期刊论文80余篇,相关论文在美国科技信息索引SCI数据库中他引总数超过5000次,Google Scholar中引用总数超过14,000次,单篇论文引用超过1600次,H-index = 58;曾获IEEE ICC 2012,IEEE IWCMC 2016,QShine 2008*佳论文奖。入选爱思唯尔2014至2018年中国高被引学者。荣获2017年度IEEE Communications Society(通信学会)Fred W. Ellersick Price。2018年入选科睿唯安全球高被引学者。此外,作者于2014至2018年出版专著和教材共10本。

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