感知數(shù)據(jù)分析與應用

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 測量與計量 2
1.2 智能感知與計算 3
1.2.1 傳感器的基本原理 4
1.2.2 智能感知系統(tǒng) 4
1.2.3 物聯(lián)網(wǎng)與信息物理融合 5
1.3 傳感器的性能指標 6
1.3.1 靜態(tài)特性 6
1.3.2 動態(tài)特性的時域分析 8
1.3.3 動態(tài)特性的頻域分析 11
1.3.4 FBG溫度傳感器的靜態(tài)特性 13
1.4 本書主要工作 15
參考文獻 16
第2章 靜態(tài)數(shù)據(jù)與誤差分析 18
2.1 概率 18
2.1.1 事件概率 19
2.1.2 隨機變量及概率分布 21
2.1.3 隨機變量的數(shù)字特征 23
2.1.4 信息熵 26
2.2 統(tǒng)計推斷 28
2.2.1 樣本與抽樣分布 29
2.2.2 統(tǒng)計估計 31
2.2.3 假設檢驗 36
2.3 線性模型 39
2.3.1 *小二乘法擬合 39
2.3.2 相關(guān)分析 41
2.3.3 方差分析 41
2.3.4 CFRP-FBG加固混凝土結(jié)構(gòu)的抗裂性能 43
2.4 測量誤差 45
2.4.1 粗大誤差 46
2.4.2 系統(tǒng)誤差 47
2.4.3 壓力約束混凝土結(jié)構(gòu)的熱應變響應 51
2.5 測量不確定度評估 53
2.5.1 標準測量不確定度的A類評估方法 55
2.5.2 標準測量不確定度的B類評估方法 59
2.5.3 合成不確定度評估 61
2.5.4 擴展不確定度評估 64
2.5.5 直流電子式電流互感器校驗儀測試 64
參考文獻 67
第3章 動態(tài)數(shù)據(jù)與信號處理 70
3.1 隨機過程 70
3.1.1 隨機過程的分布 71
3.1.2 隨機過程的數(shù)字特征 71
3.1.3 Markov過程 72
3.1.4 平穩(wěn)隨機過程 75
3.1.5 GPR信號混疊的雙排鋼筋識別與定位 81
3.2 時間序列分析 83
3.2.1 平穩(wěn)時間序列分析 83
3.2.2 自回歸模型擬合 85
3.2.3 AR(p)序列預測 88
3.3 譜估計 88
3.3.1 **譜估計 90
3.3.2 參數(shù)建模 91
3.4 時頻分析 92
3.4.1 短時Fourier變換 94
3.4.2 小波分析 95
3.4.3 小波包 100
3.4.4 提升小波 103
3.4.5 Wigner-Ville分布 105
3.4.6 經(jīng)驗模式分解 109
3.4.7 Hilbert譜分析 113
3.4.8 GPR信號振幅與相位特征的破碎帶識別 116
3.4.9 基于STFT的?-OTDR多頻分解相干衰落抑制算法 120
參考文獻 121
第4章 統(tǒng)計機器學習 123
4.1 統(tǒng)計機器學習的基本概念 124
4.1.1 模型假設空間 125
4.1.2 模型選擇準則 126
4.1.3 模型學習算法 129
4.1.4 模型評價 134
4.2 監(jiān)督學習 140
4.2.1 感知器 141
4.2.2 k近鄰法 142
4.2.3 logistic回歸 142
4.2.4 Bayes分類器 143
4.2.5 EM算法 147
4.2.6 支持向量機 148
4.3 無監(jiān)督學習 158
4.3.1 聚類 158
4.3.2 主成分分析 168
4.3.3 核主成分分析 170
4.3.4 融合TSP和GPR探測信號的裂隙水識別 171
4.4 半監(jiān)督學習 175
4.4.1 Gaussian混合模型生成 176
4.4.2 轉(zhuǎn)換支持向量機 177
參考文獻 178
第5章 深度學習 180
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡 180
5.2 深度學習的基本結(jié)構(gòu) 182
5.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 184
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 188
5.2.3 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡 193
5.2.4 自編碼器 195
5.2.5 基于多雙*特性注意力機制的Faster R-CNN的鋼筋識別 197
5.3 深度學習中的常用策略 200
5.3.1 生成對抗學習 200
5.3.2 遷移學習 202
5.3.3 元學習 207
5.3.4 終身機器學習 209
5.3.5 基于VAE-GAN抑制鋼筋產(chǎn)生的GPR多次反射干擾信號 210
5.3.6 基于圖像遷移模型的雷達數(shù)據(jù)中隧道襯砌識別與厚度估計 213
5.4 Transformer架構(gòu)與大語言模型 216
5.4.1 自監(jiān)督學習 217
5.4.2 注意力機制 218
5.4.3 Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu) 223
5.4.4 大語言模型 225
5.4.5 基于Transformer的MRI圖像超分辨率 226
參考文獻 229
術(shù)語對照表 233