物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)導論

出版時間:2012-6  出版社:安健、張文東、何欣、 王海晟 清華大學出版社 (2012-06出版)  作者:安健,張文東,何欣 等 著  頁數(shù):256  

內(nèi)容概要

  《21世紀高等學校規(guī)劃教材·物聯(lián)網(wǎng):物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)導論》基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用視角,深入淺出地闡述了物聯(lián)網(wǎng)的基本原理,介紹了物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用。全書主要內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)(含傳感器原理、射頻標識原理和空間定位原理)、物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)(含短距離無線技術(shù)、移動通信技術(shù)和衛(wèi)星通信技術(shù))、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)(含數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)檢索技術(shù))以及物聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)(含信息安全技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)分層次安全技術(shù))等?!  ?1世紀高等學校規(guī)劃教材·物聯(lián)網(wǎng):物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)導論》既可作為普通高等學校物聯(lián)網(wǎng)工程及相關(guān)專業(yè)的“物聯(lián)網(wǎng)工程導論”課程教材,也可作為高職高專相關(guān)專業(yè)與方向的“物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)原理”等相關(guān)課程教材,并可作為物聯(lián)網(wǎng)工程師、物聯(lián)網(wǎng)用戶及物聯(lián)網(wǎng)愛好者的學習參考書或培訓教材。

書籍目錄

第1章 緒論 1.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念 1.1.1 物聯(lián)網(wǎng)的定義 1.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的特征 1.1.3 “物”的含義 1.1.4 物聯(lián)網(wǎng)概念辨析 1.2 物聯(lián)網(wǎng)的起源與發(fā)展 1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)的起源 1.2.2 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 1.3 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用 1.4 本章小結(jié) 習題 第2章 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu) 2.1 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)概述 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的意義和功能 2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計原則 2.2 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu) 2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的基本組成模塊 2.2.2 感知控制層 2.2.3 數(shù)據(jù)傳輸層 2.2.4 數(shù)據(jù)管理層 2.2.5 應(yīng)用決策層 2.3 物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù) 2.3.1 感知標識技術(shù) 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù) 2.3.3 云計算技術(shù) 2.3.4 安全技術(shù) 2.4 已有的物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用架構(gòu) 2.4.1 無線傳感網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu) 2.4.2 EPC/UID系統(tǒng) 2.4.3 物理—信息融合系統(tǒng) 2.4.4 M2M系統(tǒng) 2.5 物聯(lián)網(wǎng)的反饋與控制 2.5.1 自動控制的基本原理與方式 2.5.2 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的控制論解析 2.5.3 物聯(lián)網(wǎng)的控制特性 2.5.4 控制理論在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用前景 2.6 本章小結(jié) 習題 第3章 傳感器技術(shù) 3.1 傳感器概述 3.1.1 傳感器的功能 3.1.2 傳感器的特性 3.1.3 傳感器的發(fā)展趨勢 3.1.4 傳感器的應(yīng)用領(lǐng)域 3.2 傳感器的分類 3.2.1 按照測試對象分類 3.2.2 按照工作原理分類 3.2.3 按照輸出信號分類 3.2.4 按照能量分類 3.2.5 其他分類標準 3.3 傳感器技術(shù)原理 3.3.1 電阻應(yīng)變式傳感器 3.3.2 電感式傳感器 3.3.3 電容式傳感器 3.3.4 壓電式傳感器 3.3.5 磁電式傳感器 3.3.6 其他類型的傳感器 3.4 常見傳感器介紹 3.4.1 溫度傳感器 3.4.2 濕敏傳感器 3.4.3 光電式傳感器 3.4.4 氣敏傳感器 3.4.5 壓力傳感器 3.4.6 加速度傳感器 3.4.7 智能傳感器 3.5 本章小結(jié) 習題 第4章 標識與定位技術(shù) 4.1 條形碼技術(shù) 4.1.1 一維條形碼技術(shù) 4.1.2 二維條形碼技術(shù) 4.1.3 三維條形碼技術(shù) 4.2 RFID技術(shù) 4.2.1 RFID概念及分類 4.2.2 RFID核心技術(shù) 4.2.3 RFID的防碰撞技術(shù) 4.3 定位技術(shù) 4.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù) 4.3.2 蜂窩定位技術(shù) 4.4 本章小結(jié) 習題 第5章 物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù) 5.1 近距離無線通信技術(shù) 5.1.1 Wi—Fi技術(shù) 5.1.2 藍牙技術(shù) 5.1.3 ZigBee技術(shù) 5.2 遠距離無線通信技術(shù) 5.2.1 衛(wèi)星通信技術(shù) 5.2.2 移動通信技術(shù) 5.2.3 微波通信技術(shù) 5.3有線通信技術(shù) 5.3.1 雙絞線 5.3.2 光纖 5.3.3 以太網(wǎng) 5.4 Internet技術(shù) 5.4.1 Internet通信協(xié)議 5.4.2 Internet接入技術(shù) 5.4.3 路由算法 5.5 本章小結(jié) 習題 第6章 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組織與管理 6.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點 6.2 海量感知數(shù)據(jù)的挖掘與分析 6.2.1 海量數(shù)據(jù)的預處理 6.2.2 海量數(shù)據(jù)挖掘與知識表示 6.2.3 知識發(fā)現(xiàn)與語義挖掘 6.3 海量數(shù)據(jù)存儲 6.3.1 基于文件的數(shù)據(jù)存儲技術(shù) 6.3.2 數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù) 6.4 海量數(shù)據(jù)的快速檢索技術(shù) 6.4.1 文本檢索 6.4.2 圖像檢索 6.4.3 音頻檢索 6.4.4 視頻檢索 6.4.5 并行檢索和分布式檢索 6.5 本章小結(jié) 習題 第7章 物聯(lián)網(wǎng)安全與隱私問題 7.1 物聯(lián)網(wǎng)的安全威脅 7.2 物聯(lián)網(wǎng)的信息安全基礎(chǔ) 7.2.1 密碼學 7.2.2 數(shù)字簽名 7.2.3 訪問控制 7.3 物聯(lián)網(wǎng)的安全體系 7.4 物聯(lián)網(wǎng)的感知層安全 7.4.1 RFlD安全問題 7.4.2 傳感網(wǎng)安全問題 7.4.3 感知數(shù)據(jù)的安全處理方法 7.5 傳輸層的安全問題 7.5.1 傳輸層的安全挑戰(zhàn)和安全需求 7.5.2 傳輸層的安全方法 7.6 處理層的安全問題 7.6.1 處理層的安全挑戰(zhàn)和安全需求 7.6.2 數(shù)據(jù)處理層的安全方法 7.7 應(yīng)用層的安全問題 7.7.1 應(yīng)用層的安全挑戰(zhàn)和安全需求 7.7.2 應(yīng)用層的安全方法 7.8 本章小結(jié) 習題 第8章 物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用 8.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境監(jiān)控 8.1.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu) 8.1.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù) 8.1.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)控中的應(yīng)用 8.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居 8.2.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居組織架構(gòu) 8.2.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家居關(guān)鍵技術(shù) 8.2.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能家居中的應(yīng)用 8.3 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通管理 8.3.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通系統(tǒng)架構(gòu) 8.3.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通關(guān)鍵技術(shù) 8.3.3 物聯(lián)網(wǎng)在智能交通中的應(yīng)用 8.4 基于物聯(lián)網(wǎng)的物流管理 8.4.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的物流管理系統(tǒng)架構(gòu) 8.4.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的物流管理關(guān)鍵技術(shù) 8.4.3 物聯(lián)網(wǎng)在物流管理中的應(yīng)用 8.5 基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)管理 8.5.1 物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)管理中的架構(gòu) 8.5.2 物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)管理中的關(guān)鍵技術(shù) 8.5.3 物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)應(yīng)用中的實例 8.6 本章小結(jié) 習題 第9章 物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)的知識體系 9.1 專業(yè)設(shè)置 9.2 培養(yǎng)目標 9.3 知識體系 9.4 課程設(shè)置 參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁:   插圖:   1.關(guān)聯(lián)分析 首先通過一個有趣的“尿布與啤酒”的故事來了解關(guān)聯(lián)規(guī)則。在一家超市里,有一個有趣的現(xiàn)象:尿布和啤酒赫然擺在一起出售。這個奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加。這是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例。沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣,沃爾瑪對其顧客的購物行為進行分析,想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數(shù)據(jù),在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。一個意外的發(fā)現(xiàn)是:“跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒!”經(jīng)過大量實際調(diào)查和分析,揭示了一個隱藏在“尿布與啤酒”背后的美國人的一種行為模式:在美國,一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布,而他們中有30%~40%的人同時也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是:美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布,而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。 雖然尿布與啤酒風馬牛不相及,但正是借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對大量交易數(shù)據(jù)進行分析,沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了隱藏在數(shù)據(jù)背后的這一有價值規(guī)律。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性,就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù),即使知道也是不確定的,因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)庫中項集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問題,以后諸多的研究人員對關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括:對原有的算法進行優(yōu)化,如引入隨機采樣、并行的思想等,以提高算法挖掘規(guī)則的效率;對關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用進行推廣。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在數(shù)據(jù)挖掘中是一個重要的課題,也是最近幾年被業(yè)界廣泛研究的。 2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過程、分類及其相關(guān)算法 (1)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個階段:第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets),第二階段再由這些高頻項目組中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rules)。

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