大數據與物聯網：面向智慧環境路線圖

《大數據與物聯網：面向智慧環境路線圖》是2017年國防工業出版社出版的圖書，作者是（英）尼克·貝瑟斯。

基本介紹

• 中文名：大數據與物聯網：面向智慧環境路線圖
• 作者：（英）尼克·貝瑟斯
• 出版社：國防工業出版社
• 出版時間：2017年
• 頁數：395 頁
• 定價：128.00 元 
• 開本：16 開
• 裝幀：精裝
• ISBN：9787118111606

內容簡介

本書反映了物聯網和大數據領域的基本主題，分為3 篇：第1 篇主要介紹了當前探究內容的基礎和原理，並給出了與大數據管理相關的挑戰和進展；第2 篇主要介紹了理論和成熟的模型、架構、網路基礎設施和算法；第3 篇主要介紹與物聯網相關的前沿相關套用。

目錄

第一部分基礎與原理

面向物聯網的大數據平台001

1引言002

2物聯網情景感知基礎數據005

3面向物聯網的機會數據傳播支持研究011

3.1機會數據傳播和物聯網012

3.2傳播技術分類014

3.3傳播算法關鍵分析017

4面向物聯網的大數據平台的未來趨勢和研究方向022

5結論024

參考文獻024

改善數據與服務的互操作性：結構、合規性、一致性與情景感知028

1引言028

2背景030

3互操作性問題031

3.1源之間互動的一般模型032

3.2信息源互動的意義033

3.3抽象層以及互操作性的其他方面035

4提高現有解決方案：從網路到柵格036

5結構性服務方式037

5.1發揮SOA和REST的最大作用037

5.2新型實現機制的需要038

5.3源的文本表示040

5.4源的二進制表示042

5.5訊息協定044

6使用合規性和異質性提高互操作性045

7通過情景感知提高互操作性047

8討論和基本原理049

9未來研究方向051

10結論051

參考文獻052

面向普適環境開發的大數據管理系統056

1引言056

2NoSQL058

3NoSQL的分類060

4普適環境下的情景感知066

5MARA案例的研究068

5.1數字存儲庫和語義發現071

5.2內容類型072

6邁向大數據072

7結論074

參考文獻075

關於RFID誤認證077

1引言077

1.1誤認證實例078

1.2本研究的目的與貢獻079

1.3章節綱要080

2相關工作080

3預備知識081

3.1假設081

3.2原始操作081

4協定模式082

4.1質詢回響的模式082

4.1質詢回響的模式0824.2出現在協定模式中的誤認證083

5誤認證協定的分類085

6基於信號量的解決方案087

6.1信號量087

6.2基於信號量操作的解決方案088

6.3信號量的存儲代價090

7實驗090

8結論092

參考文獻092

自感知物聯網的自適應流水線型神經網路結構094

1引言095

2自恢複方法096

3神經網路和自恢復097

3.1改進的流水線型回歸神經網路097

4實驗設計100

4.1實驗評估測量101

4.2客戶端-伺服器實驗103

4.3數字電力系統繼電保護實驗107

4.4實驗總結111

5結論112

參考文獻113

大數據的空間維度：地理概念與空間技術在物聯網中的套用115

1引言115

1.1智慧城市115

1.2物聯網和大數據116

1.3地理在物聯網中的作用116

1.4章節綱要117

2物體的空間建模117

2.1引言117

2.2事物的定義117

2.3空間建模118

3空間屬性的測定120

3.1引言120

3.2定位方法120

3.3定位精度121

3.4空間定向121

3.5空間維度122

4地理參考下的大數據122

4.1引言122

4.2大數據來源123

4.3地理觀察124

5空間環境126

5.1引言126

5.2物聯網空間環境127

5.3有效區域127

5.4空間關係127

5.5空間函式128

5.6空間模型129

6空間大數據分析129

6.1引言129

6.2OODA循環130

6.3實時空間分析131

6.4物聯網中“物”目錄132

6.5智慧型物體的行為132

6.6集中式VS分散式空間處理133

6.7感測和執行場景134

7空間技術134

7.1引言134

7.2地理空間技術堆疊134

7.3地理空間的標準135

8案例研究和實例136

8.1引言136

8.2智慧型回收箱137

8.3智慧型堤壩（IJkdijk）137

8.4智慧型道路（NDW）137

8.5智慧型汽車(e-Call)138

8.6智慧型（ANPR）攝像機138

8.7智慧型廣告牌139

8.8智慧型手機139

8.9智慧型腳鏈139

9結論139

參考文獻140

霧計算：面向物聯網和分析的平台143

1引言143

2物聯網中具有顛覆性的事物144

3驅動霧計算需求的說明性使用案例145

3.1案例1：智慧型交通燈系統146

3.2用例2：風電場147

3.3霧平台的關鍵屬性149

4地理分布：大數據的新維度150

4.1（霧）邊緣和（雲）核心之間的互動150

5高層體系架構和全系統視圖151

6軟體架構153

6.1異構物理資源154

6.2霧抽象層154

6.3霧服務編制層154

6.4面向應用程式的North-Bound API156

7結論157

參考文獻157

第二部分先進模型與體系架構

智慧型電網中大數據的元數據管理158

1引言158

2背景160

2.1元數據160

2.2大數據的元數據管理160

2.3智慧型電網和物聯網161

2.4語義技術162

2.5本體推理和查詢163

3在智慧型格線中管理大數據元數據的挑戰164

3.1知識共享和信息交換164

3.2概念之間的關係165

3.3數據質量165

4解決方案165

4.1語義增強概念建模165

4.2概念之間的關係169

4.3數據質量172

5討論及未來發展方向175

6結論176

參考文獻176

智慧環境中的情景感知動態發現以及“物”的配置180

1引言181

2背景與動機182

2.1智慧環境182

2.2感測即服務182

2.3大數據挑戰183

3功能需求184

4相關工作187

5CADDOT模型綜述188

6套用的設計選定190

7實現和測試平台197

8關於原型的評估197

9討論與經驗學習198

10存在的挑戰199

11結論200

參考文獻201

多個大數據網路的同時分析：從映射圖到數據模型204

1引言204

2問題描述205

3背景和相關工作206

4多網路圖和數據模型（提出的模型）206

5多網路圖分析208

5.1基本概念208

5.2使用OLAP來分析多網路圖209

6仿真和結果211

7收益和便利216

8結論216

參考文獻217

面向網路的加強型建築自動化系統219

1引言220

2在物聯網中集成建築自動化系統221

2.1相關工作221

2.2面向Web的協定棧224

2.3語義和本體225

3發現227

3.1相關工作227

3.2建築自動化系統需求228

3.3架構228

4自動化到自適應的過渡230

4.1相關工作230

4.2建築系統架構的發展231

4.3自適應層231

4.4自動化層232

5智慧環境的智慧型數據分析232

5.1控制算法的改進233

5.2自適應層架構234

5.3自適應層和狀態模型235

5.4套用實例235

6結論236

參考文獻237

智慧城市開發：車載環境技術中的智慧型交通系統和無線接入240

1引言240

2智慧型交通系統241

2.1現有的ITS項目242

2.2ITS參考架構250

3WAVE253

3.1WAVE架構254

3.2WAVE標準套件255

4使用WAVE和ITS的安全智慧城市開發256

5未來的挑戰259

6結論259

參考文獻260

健康信息系統的信息技術：基因組學驅動的健康跟蹤與管理系統263

1資訊時代的健康產業轉變263

2組學革命與個性化醫學265

2.1疾病的基因組成265

2.2疾病的環境組成266

3基因數據與醫學記錄的綜合266

3.1基因數據的存儲267

3.2臨床基因信息267

3.3互操作性和標準268

4健康記錄中的社會人口數據268

5家族健康史269

6健康條件的環境數據269

6.1自我跟蹤269

6.2環境監測271

7基因組學驅動的健康跟蹤與管理系統272

7.1知識源273

7.2信息分析274

7.3輸入參數274

7.4輸入數據的標準化275

7.5合併和賦值275

7.6預測模型276

7.7CENG-KB的設計276

7.8評估報告的設計277

7.9案例277

7.10系統的開發階段278

8結論281

參考文獻282

第三部分先進套用與未來趨勢

基於雲的M2M系統生態數據和分析287

1引言287

2背景、動機和相關工作289

2.1背景289

2.2動機290

2.3相關工作290

3相關方和M2M數據分析需求291

3.1基於M2M的生態治理291

3.2相關方和生態數據292

3.3生態監測數據分析套用的特徵293

4M2M數據和數據分析流程集成293

4.1M2M數據片段293

4.2連線數據模型294

4.3混合數據管理296

4.4連線的監測數據服務297

5生態數據分析的雲服務298

5.1概述298

5.2SusGov平台即服務299

5.3SusGov套用的描述和管理300

5.4數據、套用和相關方的連線301

5.5PaaS API和分析框架302

6演示實驗303

7結論304

參考文獻305

社交網路分析307

1引言307

2社交網路309

3網路分析314

4結論315

參考文獻316

利用社會媒體和物聯網來引導智慧環境317

1引言317

2智慧環境318

2.1智慧建築318

2.2智慧城市319

2.3挑戰320

3社交媒體的興起321

3.1市民感測322

3.2市民驅動323

4關聯數據325

5使用案例326

6結果328

7結論331

8未來工作331

參考文獻332

物流套用中產品跟蹤的四層架構335

1引言336

1.1背景336

1.2動機337

1.3技術337

1.4相關工作339

2提出的架構340

2.1產品層341

2.2貨盤/貨櫃層341

2.3載體/輸送層342

2.4網路服務層342

3系統描述343

4Web服務實現346

4.1定位Web服務347

4.2檢查訂單Web服務348

5結論351

5.1討論352

5.2未來工作352

參考文獻352

機會通信在災難疏散引導中的套用：基於機會服務的潛力355

1引言356

2基於機會服務358

3緊急疏散引導359

4人的流動模式和偶遇注意更新目錄360

5使用機會通信的災難疏散引導362

6災難疏散引導的效果：模擬364

6.1災難和疏散場景模擬364

6.2性能評估367

7總結和討論371

參考文獻372

iPromotion:基於雲的虛擬現實網路廣告平台375

1引言376

2背景和前期工作379

2.1遠程渲染379

2.2基於內容的場景索引380

2.3雲存儲382

3平台架構383

4平台組件描述385

4.1MPEG-7 3D場景的擴展385

4.2MPEG-4和MPEG-21合規性388

4.3雲存儲389

5結論392

參考文獻393