由于多個傳感器可以在時間和空間上提供有關(guān)感興趣目標(biāo)的豐富信息，多傳感器系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。在實際應(yīng)用中，對于不同類型和功能的傳感器，甚至對于同一傳感器，很難保證同步采樣假設(shè)。此外，在某些情況下，使用具有多（速）率的傳感器可以提供更有效的信號測量，因而自20世紀(jì)50年代以來，多率采樣系統(tǒng)已經(jīng)受到廣泛關(guān)注，并

本書介紹了數(shù)據(jù)網(wǎng)格——一種來自現(xiàn)代分布式架構(gòu)的去中心化社會技術(shù)范式，它提供了一種大規(guī)模采購、共享、訪問和管理分析型數(shù)據(jù)的新方法。本書分為五部分。第1部分介紹DataMesh的四個原則，以及它們所組成的高級模型。第2部分比較DataMesh與以前的數(shù)據(jù)架構(gòu)的區(qū)別。第3部分介紹DataMesh組件的高層次架構(gòu)，幫助你設(shè)計D

本書共分為5個項目,內(nèi)容包括:從人口普查認(rèn)識數(shù)據(jù)分析、股市數(shù)據(jù)分析、GDP數(shù)據(jù)分析、房價數(shù)據(jù)分析和零售數(shù)據(jù)分析。

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本書致力于研究現(xiàn)代分析系統(tǒng)（AS）中知識的概念、處理和有效利用問題。研究了此類系統(tǒng)在數(shù)據(jù)-信息-知識范式中的功能特征，涵蓋了所有階段從處理原始數(shù)據(jù)、提取和分析知識，及其在決策過程中的使用�；�于對已知的知識表示模型及其處理方法的綜合分析，表明構(gòu)建現(xiàn)代分析系統(tǒng)最可接受的方法是語義建模，它側(cè)重于數(shù)據(jù)的語義方面、它們的關(guān)聯(lián)關(guān)系

本書介紹了現(xiàn)代傳感器的原理、特性及其在工程中的應(yīng)用技術(shù)，并緊密圍繞當(dāng)前傳感器技術(shù)發(fā)展最新內(nèi)容和方向編寫。在介紹傳感器基本特性的基礎(chǔ)上，詳細介紹了光纖、圖像、生物傳感器以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動機器人傳感器、智能傳感技術(shù)，最后介紹了多源傳感器的信息融合技術(shù)。

"本書共分為六個項目，主要內(nèi)容包括：智能生產(chǎn)線與柔性制造認(rèn)知，智能生產(chǎn)線的關(guān)鍵技術(shù)，智能工業(yè)機器人工作站系統(tǒng)，自動化生產(chǎn)線的調(diào)試、面向數(shù)字孿生的智能虛擬生產(chǎn)線與調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計和多維指標(biāo)約束下智能生產(chǎn)線調(diào)度模型與優(yōu)化設(shè)計等，每個項目都由不同的任務(wù)組成。從智能制造的基本概念、常見智能制造裝備的調(diào)試與應(yīng)用、智能制造生產(chǎn)線的綜合

《康復(fù)機器人關(guān)鍵技術(shù)安全控制》著重討論康復(fù)機器人系統(tǒng)的安全性和跟蹤性問題，從控制的視角給出保障人機合作系統(tǒng)安全性的方案。書中研究康復(fù)機器人數(shù)學(xué)模型、執(zhí)行器故障、各軸速度約束、安全速度性能、軌跡跟蹤誤差約束、運動狀態(tài)約束、人機作用力觀測、有限時間穩(wěn)定跟蹤及速度決策限時學(xué)習(xí)安全控制問題，給出康復(fù)機器人跟蹤誤差系統(tǒng)的穩(wěn)定性條

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本書全面系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、技術(shù)、算法及應(yīng)用,力求為初學(xué)者構(gòu)建一個合適的學(xué)習(xí)框架。全書將數(shù)據(jù)挖掘歸納成數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、決策樹、貝葉斯分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類、時間序列預(yù)測等幾個主題,不僅詳解技術(shù)原理和算法實現(xiàn),而且還結(jié)合復(fù)雜多樣的實際數(shù)據(jù)環(huán)境,探討其應(yīng)用場景和使用方法。