- ISBN:9787302390183
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:378
- 出版时间:2015-09-01
- 条形码:9787302390183 ; 978-7-302-39018-3
本书特色
罗俊海、王章静编著的《多源数据融合和传感器管理》是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作,并借鉴国内外其他学者的成果,力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与*新研究成果,特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章,分为五个部分。**部分研究现状,包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注;第二部分数学理论基础,包括bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、monte carlo理论、dempster-shafer理论、估计理论和滤波器理论;第三部分多源数据融合算法,包括bayes 决策、正态分布时的统计决策、*大*小决策、神经网络、支持向量机和bayes网络;第四部分多源数据融合应用,包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合;第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材,也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考,还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、cps、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。
内容简介
本书是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作,并借鉴国内外其他学者的成果,力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与*新研究成果,特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章,分为五个部分。**部分研究现状,包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注; 第二部分数学理论基础,包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、Monte Carlo理论、DempsterShafer理论、估计理论和滤波器理论; 第三部分多源数据融合算法,包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、*大*小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络; 第四部分多源数据融合应用,包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合; 第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材,也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考,还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。
目录
作者简介
罗俊海,博士后、副教授,硕士生导师、加拿大McGill大学访问学者、IEEE和ACM会员、CCF高级会员、中国电子协会高级会员。成都市高新区高级人才、四川省和成都市物联网产业联盟讲师、行业技术学科带头人、成都市人才计划、四川省学术后备人选,成都市特聘专家、四川省专家库成员。获得四川省科技进步二等奖一项,南京江宁区科技进步三等奖一项。起草和参与成都市“十二五电子信息产业规划”、“成都市物联网产业发展规划”、CCSA和WGSN多项标准。在国内外高水平期刊、会议上发表三十余篇学术论文,其中SCI、EI检索二十篇,申请国家专利二十三篇,其中授权九项,申请PCT专利一项(基于覆盖保持和zui小生成树的无线移动网络数据传输方法)。被邀请学术任职五项,被邀请学术报告五次,标准制定五项。主持或参与多项国家“863”、国际自然科学基金、总装预研基金、四川国际合作项目等纵向项目和多项横向项目。IEEE Transactions on Wireless Communications、Computer Networks、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Sensors等期刊审稿人和多个国际学术会议TPC成员。长期从事嵌入式系统开发和无线通信网络研究,有多项成果实现产业化。
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