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農業物聯網關鍵技術及應用(簡體書)

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商品簡介

本書對農業物聯網中的時空數據采集、數據提取、冗余數據處理、分簇優化、路徑規劃、軌跡預測、軌跡糾偏、數據融合、宕機預測等關鍵技術進行了研究,並將這些技術、算法及模型進行融合,設計並實現農業物聯網技術框架,去系統解決農業物聯網建設過程中的關鍵技術問題。 本書主要為從事農業物聯網技術的相關工程人員及其他自學者提供學習參考。

名人/編輯推薦

1.內容新穎,亮點突出,包括時空數據采集、數據提取、分簇優化、軌跡預測、軌跡糾偏、數據融合、宕機預測及路徑規劃等相關算法及優化問題2.理論結合實踐,技術實用,總結凝練存在的關鍵問題,提出相應解決問題模型,將這些模型進行融合,設計並實現農業物聯網技術框架

農業物聯網將大數據技術、網絡技術、物聯網技術應用到傳統農業中,為傳統農業提供生產指導,從而提高農業生產效率,增加農業收益。
農業物聯網多應用於生產環節,即利用新技術實現農業生產環節的精細化、智能化和現代化發展。農業信息化以及智能化的新趨勢,對農業生產的精細化水平、農產品的數量與質量以及農村生態環境提出了新的要求,農業物聯網的推廣,對於實現農村經濟快速穩定發展、推進農業農村現代化具有重要意義。
本書的撰寫團隊是國內較早進行農業物聯網相關技術研究和應用的團隊之一,團隊成員常年在農村田間地頭工作,針對農業數據的采集、傳輸、處理及展示環節前 進行了大量研究實驗。本書的撰寫團隊長期致力於農業物聯網相關技術的研究工作,· 注重智能農機裝備的研發、生產和應用,主持了多項省部級及公司橫向科研項目,言 積累了豐富的研發、應用經驗。
目前,國內外出版的相關農業物聯網的專著和教材,將算法研究與應用相結合的比較少,本書是團隊十余年農業物聯網相關研究的成果,並在實際中得到了廣泛應用和驗證。本書主要內容包括時空數據采集、數據提取、冗余數據處理、分簇優化、路徑規劃、軌跡預測、軌跡糾偏、數據融合、宕機預測等相關算法和優化問題,以及農業物聯網的典型應用。本書在詳細分析國內外相關研究工作的基礎上,總結凝練存在的關鍵問題,並提出相應的解決問題的模型,最終將這些模型進行融合,設計並實現農業物聯網技術框架,系統解決農業物聯網建設過程中的關鍵技術問題。
本書由長春理工大學計算機科學技術學院楊宏偉、李松江、張婧共同撰寫,張劍飛對本書的撰寫工作提供了大力支持和幫助。馮欣、張昕、趙興通、張云霄、高升、楊洋、羅可心、孫穎、侯昕、於方正、黃文增、劉盼等同學參與了本書部分章節的整理、修改和統稿工作,對他們的辛勤勞動表示衷心的感謝!
鑒於農業物聯網的相關技術涉及嵌入式系統、計算機控制系統、大數據、云計算等諸多領域,內容涵蓋非常廣泛,本書難以全面覆蓋。由於水平有限,書中難免有不當之處,敬請讀者批評指正。

著者
2021年11月

目次

第1章 緒論 1
1.1農業物聯網架構 1
1.2農業物聯網研究現狀 4
1.2.1國外研究現狀 5
1.2.2國內研究現狀 7
1.3農業物聯網關鍵技術 8
1.3.1時空數據采集 9
1.3.2數據提取與預處理 9
1.3.3冗余數據處理 9
1.3.4分簇優化算法 10
1.3.5路徑規劃 11
1.3.6軌跡預測 11
1.3.7軌跡糾偏 12
1.3.8多模態數據融合 13
1.3.9宕機預測 13
1.4研究內容與總體結構 14
1.4.1研究內容 14
1.4.2總體結構 15

第2章 農業物聯網中的數據采集模型 17
2.1 概述 17
2.2數據采集技術 18
2.2.1機器學習 18
2.2.2人工神經網絡 20
2.2.3深度學習 20
2.2.4卷積神經網絡 20
2.2.5長短期記憶網絡 21
2.3時空數據模型構建 21
2.4時空數據模型結構與設計 22
2.4.1時空數據采集設計 24
2.4.2輸入層構造 24
2.4.3卷積神經網絡構造 24
2.4.4長短期記憶網絡構造 26
2.4.5全連接層構造 27
2.4.6輸出層構造 28
2.5模型實現與結果分析 28
2.5.1時空數據的采集與實現 28
2.5.2數據處理與模型訓練 32
2.5.3測試與訓練模型 38
2.5.4模型優化與驗證 39
2.6本章小結 42

第3章 農業物聯網中的數據提取模型 44
3.1 概述 44
3.2數據提取與預處理技術 45
3.2.1數據提取技術 46
3.2.2數據預處理技術 48
3.3模型構建 50
3.3.1數據提取模型構建 50
3.3.2 基於 KNN算法的數據清洗 52
3.3.3基於數據規範化的變換處理 54
3.3.4 基於 PCA 算法的特徵選擇 56
3.4模型實現與結果分析 57
3.4.1實驗環境 57
3.4.2數據集 58
3.4.3數據提取分析 59
3.4.4實驗結果與分析 59
3.5本章小結 63

第4章 農業物聯網中的冗余數據處理 64
4.1 概述 64
4.2數據預處理 65
4.2.1 Bloom Filter 的介紹 65
4.2.2 標準 Bloom Filter 誤判概率的證明和計算 67
4.2.3設計和應用 Bloom Filter 69
4.2.4樸素貝葉斯分類介紹 70
4.3設計與實驗 72
4.3.1布隆過濾器的改進 72
4.3.2布隆過濾器和改進後的布隆過濾器流程圖 72
4.3.3實驗配置 74
4.3.4重復數據過濾 74
4.3.5無效數據分類 75
4.3.6 使用 Laplace Smoothing 優化 76
4.4本章小結 77

第5章 農業物聯網中的分簇優化算法 79
5.1 概述 79
5.2分簇優化算法 80
5.2.1分簇算法 80
5.2.2目前研究存在的問題 82
5.3系統模型 82
5.3.1問題假設 82
5.3.2能耗模型 83
5.3.3問題模型 84
5.4實驗與論證過程 91
5.5本章小結 96

第6章 農業物聯網中的路徑規劃研究 98
6.1 概述 98
6.1.1路徑規劃問題的分類 99
6.1.2環境建模 99
6.1.3蟻群算法概述 101
6.1.4基本蟻群算法的數學模型 103
6.2基於蟻群算法的無人駕駛拖拉機的路徑規劃 105
6.2.1環境建模 105
6.2.2蟻群優化算法的基本原理及數學模型 107
6.2.3改進的蟻群算法 107
6.3算法實現與仿真 109
6.3.1 Matlab仿真與分析 110
6.3.2結果分析 110
6.4本章小結 111

第7章 農業物聯網中的軌跡預測模型 113
7.1 概述 113
7.2軌跡預測模型 114
7.3基於分數階累加的灰色模型理論 115
7.3.1灰色預測理論與模型 115
7.3.2分數階算子 GM(1,1)灰色預測模型 117
7.4基於改進分數階累加的灰色軌跡預測模型 119
7.4.1分數階累加灰色軌跡預測模型 119
7.4.2參數尋優算法 121
7.4.3基於改進的粒子群優化算法求解最優 r值及最優背景值 121
7.5仿真驗證及分析 124
7.5.1數據集 124
7.5.2模型性能比較與分析
7.6本章小結 129

第8章 農業物聯網中的軌跡糾偏算法 130
8.1 概述 130
8.2軌跡糾偏模型 131
8.3基於環比的時間序列方法 132
8.3.1傳統的時間序列算法 132
8.3.2短期環比 133
8.3.3長期環比 133
8.3.4三次樣條插值 135
8.3.5算法步驟 135
8.4實驗仿真與結果分析 136
8.4.1短期環比算法 136
8.4.2長期環比算法 138
8.4.3三次樣條插值糾偏 141
8.4.4實驗對比與評價 142
8.5本章小結 143

第9章 農業物聯網中的數據融合技術 144
9.1 概述 144
9.2研究現狀 144
9.3數據融合理論 145
9.3.1多模態數據融合 146
9.3.2卡爾曼濾波 148
9.3.3樸素貝葉斯算法 150
9.4多模態數據的融合與分析 152
9.5實驗結果與分析 158
9.5.1數據清洗 158
9.5.2基於卡爾曼濾波的數據融合 159
9.5.3基於樸素貝葉斯的數據分析 161
9.5.4結果分析 164
9.6本章小結 164

第10章 農業物聯網中的宕機預測研究 165
10.1 概述 165
10.1.1 Hadoop 166
10.1.2分布式文件存儲系統 166
10.1.3流數據計算組件 Spark Streaming 168
10.1.4時間序列多元線性回歸算法 169
10.2研究現狀 170
10.3研究策略 171
10.3.1問題背景 171
10.3.2策略實施 171
10.4模型評估 179
10.5本章小結 180

第11章 農業物聯網典型應用 182
11.1智能農機典型應用 184
11.2應用性能度量 186
11.3本章小結 187

參考文獻 188

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