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动态数据驱动应用系统指南 版权信息
- ISBN：9787118127218
- 条形码：9787118127218 ; 978-7-118-12721-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
动态数据驱动应用系统指南 内容简介
本书从系统的角度，成体系地研究动态数据驱动原理与方法。以数据驱动为根本出发点，揭示了复杂系统的设计、运行、控制与优化规律，从信号感知、结构感知、环境感知、情景感知、语境感知、能量感知、过程感知、网络感知、系统感知等不同维度，介绍了主流的理论与方法，提供了研究复杂系统问题的新思路、新方法。
动态数据驱动应用系统指南 目录
第1章 动态数据驱动应用系统介绍
1．1 引言
1．2 什么是DDDAS
1．3 状态估计和数据同化
1．4 DDDAS方法
1．5 DDDAS发展历程
1．5．1 理论：建模与分析
1．5．2 方法：领域应用
1．5．3 设计：系统和架构
1．6 本书概述
1．7 DDDAS的未来
1．8 小结
参考文献
**部分 测量感知：数据同化和不确定性量化
第2章 动态数据驱动相干流体映射中的可伸缩非高斯表示
2．1 引言
2．1．1 系统动力学及优化
2．1．2 动态变形精简模型
2．1．3 非线性高维推理
2．2 多集合的集成学习
2．3 非线性滤波必须减少总方差
2．4 堆叠级联学习
2．5 滤波中的信息论
2．6 应用示例
2．7 小结
参考文献
第3章 多尺度系统数据同化中的动态数据驱动自适应观测
3．1 引言
3．2 降维和均质化
3．3 多尺度系统中的数据同化
3．4 基于信息论的传感器选择策略
3．4．1 线性情况
3．4．2 粗粒度动力学的信息流
3．4．3 有限时间李雅普诺夫指数和奇异向量
3．4．4 传感器选择和Lorenz1963模型
3．5 小结
参考文献
第4章 基于多项式混沌动态数据驱动+的不确定性量化空间态势感知
4．1 引言
4．2 高斯混合模型
4．3 多项式混沌
4．4 高斯混合模型的多项式混沌
4．5 全球电离层一热层模型
4．6 实验结果
4．6．1 轨道不确定性度量
4．6．2 大气密度预测的初步结果
4．7 小结
参考文献
……
第二部分 信号感知：过程监控
第三部分 结构感知：健康建模
第四部分 环境感知：地球、生物和空间系统
第五部分 情景感知：追踪方法
第六部分 上下文感知：协调控制
第七部分 能源感知：能源系统
第八部分 过程感知：图像和视频编码
第九部分 网络感知：安全性和计算
第十部分 系统感知：设计方法
1．1 引言
1．2 什么是DDDAS
1．3 状态估计和数据同化
1．4 DDDAS方法
1．5 DDDAS发展历程
1．5．1 理论：建模与分析
1．5．2 方法：领域应用
1．5．3 设计：系统和架构
1．6 本书概述
1．7 DDDAS的未来
1．8 小结
参考文献
**部分 测量感知：数据同化和不确定性量化
第2章 动态数据驱动相干流体映射中的可伸缩非高斯表示
2．1 引言
2．1．1 系统动力学及优化
2．1．2 动态变形精简模型
2．1．3 非线性高维推理
2．2 多集合的集成学习
2．3 非线性滤波必须减少总方差
2．4 堆叠级联学习
2．5 滤波中的信息论
2．6 应用示例
2．7 小结
参考文献
第3章 多尺度系统数据同化中的动态数据驱动自适应观测
3．1 引言
3．2 降维和均质化
3．3 多尺度系统中的数据同化
3．4 基于信息论的传感器选择策略
3．4．1 线性情况
3．4．2 粗粒度动力学的信息流
3．4．3 有限时间李雅普诺夫指数和奇异向量
3．4．4 传感器选择和Lorenz1963模型
3．5 小结
参考文献
第4章 基于多项式混沌动态数据驱动+的不确定性量化空间态势感知
4．1 引言
4．2 高斯混合模型
4．3 多项式混沌
4．4 高斯混合模型的多项式混沌
4．5 全球电离层一热层模型
4．6 实验结果
4．6．1 轨道不确定性度量
4．6．2 大气密度预测的初步结果
4．7 小结
参考文献
……
第二部分 信号感知：过程监控
第三部分 结构感知：健康建模
第四部分 环境感知：地球、生物和空间系统
第五部分 情景感知：追踪方法
第六部分 上下文感知：协调控制
第七部分 能源感知：能源系统
第八部分 过程感知：图像和视频编码
第九部分 网络感知：安全性和计算
第十部分 系统感知：设计方法
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动态数据驱动应用系统指南 作者简介
埃里克·布拉舍，美国空军科学研究办公室的项目负责人。他的研究领域包括多域（空间、空中、地面）数据融合、目标跟踪、模式识别和机器人技术等。截至本书出版，他已撰写750多篇科学论文、22项专利、30本教材和5本专著。他曾获得包括美国军事传感器学会Mignogna数据融合奖，IEEE航空航天和电子系统协会Mimno杂志论文奖和IEEERuss生物工程奖等多项荣誉和奖项。他还是国际信息融合协会（ISIF）的创始人。他先后被任命为莱特州立大学兼职助理教授、国防研发署和加拿大发展部交换科学家、空军研究实验室官员。埃里克·布拉舍博士还是美国航空航天学会（AIAA）的副研究员、国际光学工程学会（SPIE）会员以及电气与电子工程师协会（IEEE）研究员。 赛·拉威尔，工作于麻省理工学院（MIT），研究兴趣和领域为动态数据驱动观测系统，并基于该方向领导地球信号与系统组工作。他为动态数据驱动的研究做出了重要贡献，包括基于动态数据驱动的地球物理流体、野生动植物、零售智能和微定位雷达的自主观测等。他率先提出了DDDAS概念，并组织召开了前三届DDDAS会议，相关研究成果构成了本书的基础内容。他拥有100多项出版物和专利，是WindRiskTech有限责任公司和E5航空航天有限责任公司的共同创始人，并因杰出研究和出色的工作获得MIT无限公里奖（Infmite Kilometer奖）。 亚历克斯·阿韦德，美国纽约州罗马信息局空军研究实验室的高级研究员。他的研究兴趣包括多媒体数据库、流处理（通过CPU、GPU或协同处理器）以及基于测量和误差数据反馈回路的高准确性动态执行模型。他已发表论文50余篇，并多次受邀做相关领域报告。他曾是美国中佛罗里达大学程序员和安德森大学的数据库管理员及程序员。
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