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物联网动态服务的协同感知与调控优化

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图文详情
  • ISBN:9787576821734
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:171
  • 出版时间:2024-01-01
  • 条形码:9787576821734 ; 978-7-5768-2173-4

内容简介

全书共7章。第1章介绍了研究背景和相关技术;第2章阐述了人脑视觉方向敏感性机制、生物体内神经-内分泌-免疫三大系统构成的调控网络的理论基础,并对多目标优化的智能算法进行综述;第3章讨论了基于人脑视觉方向敏感性机制的自组织物联网服务感知算法;第4章面向大规模物联网服务,讨论了基于卷积的分区协同感知算法;第5章讨论了基于自适应免疫算法的农业物联网服务优化;第6章讨论了基于免疫内分泌系统的分层协同进化的物联网服务多目标优化;第7章讨论了生物启发的自学习协同进化算法,解决物联网服务的动态多目标优化。 本书的研究内容是多学科交叉的前沿研究,学术思想先进,理论密切联系应用,结构安排合理,既照顾到面,义照顾到点,有一定深度和广度。读者既可以从中了解到这一领域的前沿研究进展,又可以深入某一较深的研究方向。

目录

第1章 绪论 1.1 引言 1.2 物联网服务的发展 1.2.1 农业物联网 1.2.2 物联网服务感知 1.2.3 物联网服务调控 1.2.4 农业物联网服务 1.3 物联网智慧化服务的一体化控制 1.3.1 物联网服务动态协同调控 1.3.2 智慧化服务模型的策略 1.4 小结 本章参考文献 第2章 生物调控及多目标优化方法 2.1 引言 2.2 视觉方向敏感性机制 2.2.1 视觉细胞的分类 2.2.2 方向敏感性机制 2.3 神经-内分泌-免疫调控体系 2.3.1 神经系统与内分泌系统的联系 2.3.2 内分泌系统与免疫系统的联系 2.3.3 神经系统与免疫系统的联系 2.3.4 神经-内分泌-免疫的整体调控 2.4 视觉方向敏感性机制对物联网服务感知的启发 2.5 神经-内分泌-免疫调控体系对物联网服务优化的启发 2.6 多目标优化 2.6.1 多目标进化算法 2.6.2 动态多目标优化 2.7 小结 本章参考文献 第3章 人脑视觉方向敏感的自组织物联网服务感知算法 3.1 引言 3.2 方向敏感的自组织物联网服务感知模型 3.2.1 敏感性机制与感知算法的映射关系 3.2.2 自组织物联网简介 3.2.3 节点的设计 3.3 基于方向敏感性机制的自组织物联网服务感知算法 3.3.1 物联网服务感知模型 3.3.2 节点的唤醒方式 3.3.3 节点的协同交互模式 3.3.4 方向敏感性的实现 3.4 仿真实验与结果分析 3.4.1 实验参数设置 3.4.2 性能指标 3.4.3 与其他算法的对比实验 3.4.4 敏感性分析 3.5 小结 本章参考文献 第4章 面向大规模物联网的分区协同服务感知算法 4.1 引言 4.2 深度学习相关方法 4.3 方向敏感的大规模物联网服务感知模型 4.3.1 大规模物联网服务感知模型 4.3.2 节点的感知区域划分 4.4 基于卷积的分区协同感知算法 4.4.1 节点的*优方位 4.4.2 区域选择算子 4.4.3 基于卷积的节点状态切换模式 4.5 仿真实验与结果分析 4.5.1 实验参数设置 4.5.2 与其他算法的对比实验 4.5.3 敏感性分析 4.6 小结 本章参考文献 第5章 基于自适应免疫算法的农业物联网服务优化 5.1 引言 5.2 农业物联网服务架构和模型 5.2.1 农业物联网服务架构 5.2.2 优化模型 5.3 基于内分泌调节的自适应免疫算法 5.3.1 物联网系统与免疫系统之间的映射关系 5.3.2 自适应免疫算法 5.4 仿真实验与结果分析 5.4.1 实验参数设置 5.4.2 与无内分泌调节的对比实验 5.4.3 与其他算法的对比实验 5.5 小结 本章参考文献 第6章 分层协同进化的物联网服务多目标优化 6.1 引言 6.2 物联网服务的多目标优化模型 6.2.1 物联网服务模型 6.2.2 多目标优化模型 6.3 免疫内分泌系统启发的分层协同进化多目标优化算法 6.3.1 IE-HCMOA算法的智能模型 6.3.2 全局排序的带疫苗的免疫子算法 6.3.3 激素调节 6.3.4 聚类 6.3.5 遗忘记忆机制 6.4 仿真实验与结果分析 6.4.1 实验参数设置 6。4.2 性能指标 6.4.3 案例1对比实验 6.4.4 案例2对比实验 6.4.5 敏感性分析 6.5 小结 本章参考文献 第7章 自学习协同进化的物联网服务动态多目标优化 7.1 引言 7.2 物联网服务的动态多目标优化模型 7.2.1 物联网服务模型 7.2.2 动态多目标优化模型 7.3 生物启发的自学习协同进化动态多目标优化算法 7.3.1 BSCA算法的智能模型 7.3.2 内分泌调节的协同机制 7.3.3 克隆算子 7.3.4 基于人脑的社会学习 7.3.5 基于知识的局部搜索 7.3.6 BSCA的整体算法 7.4 仿真实验与结果分析 7.4.1 实验参数设置 7.4.2 服务请求的分布密度 7.4.3 性能指标 7.4.4 单服务策略下的性能对比实验 7.4.5 协同服务策略下的性能对比实验 7.4.6 计算时间对比 7.5 三层递进式结构解析实验 7.5.1 第l层的角色 7.5.2 第2层的角色 7.5.3 第3层的角色 7.6 小结 本章参考文献
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