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第1章 物联网概述1

1.1 引言1

1.2 物联网的特点2

1.3 物联网的全面感知3

1.4 物联网的智慧运算3

1.5 物联网的智慧分析5

第2章 智能传感器9

2.1 引言9

2.2 传感器的基本原理9

2.2.1 传感器的定义9

2.2.2 传感器的结构10

2.2.3 传感器的应用模式11

2.3 智能传感器的基本原理14

2.3.1 智能传感器的定义14

2.3.2 智能传感器的产生15

2.3.3 智能传感器的功能15

2.3.4 智能传感器的特点16

2.4 智能传感器的系统结构17

2.5 智能传感器的实现19

2.5.1 集成化20

2.5.2 软件化23

2.6 智能传感器数据校正技术23

2.6.1 非线性自校正技术23

2.6.2 软件抗干扰技术24

2.6.3 自补偿技术27

2.6.4 自检技术33

2.7 多传感器信息融合34

2.7.1 多传感器信息类型及其融合方法34

2.7.2 多传感器信息融合过程36

2.7.3 多传感器信息融合结构37

2.7.4 多传感器信息融合方法39

2.7.5 多传感器融合实例45

2.7.6 网络化46

2.8 应用实例49

第3章 复杂网络52

3.1 引言52

3.2 网络的概念53

3.3 复杂网络的基本特征量54

3.3.1 平均路径长度54

3.3.2 簇系数54

3.3.3 度分布54

3.3.4 介数55

3.4 复杂网络的基本模型55

3.4.1 规则网络55

3.4.2 ER随机网络56

3.4.3 小世界网络58

3.4.4 无标度网络61

3.5 物联网信息传播机制62

3.5.1 研究模型的拓扑与建模63

3.5.2 信息传播模型搭建与分析65

3.5.3 信息传播动力学分析66

第4章 无线传感器网络69

4.1 引言69

4.2 无线传感器网络结构与特点71

4.2.1 网络拓扑结构73

4.2.2 传感器节点结构74

4.2.3 无线传感器网络协议栈74

4.3 无线传感器网络协议76

4.3.1 洪泛式路由协议76

4.3.2 以数据为中心的路由协议77

4.3.3 层次路由协议79

4.3.4 基于位置信息的路由协议81

4.3.5 路由协议的比较81

4.4 无线传感器网络与互联网融合81

4.5 应用实例83

4.5.1 工程背景描述83

4.5.2 项目解决的关键问题85

4.5.3 项目的研究方法与技术路线86

第5章 嵌入式终端平台91

5.1 引言91

5.2 嵌入式系统简介91

5.2.1 嵌入式系统91

5.2.2 嵌入式系统的分类94

5.2.3 嵌入式系统发展趋势95

5.3 嵌入式系统硬件98

5.3.1 微处理器98

5.3.2 存储器99

5.3.3 常用总线与接口101

5.4 嵌入式系统软件104

5.4.1 嵌入式实时操作系统104

5.4.2 RTOS体系结构105

5.4.3 RTOS的衡量标准106

5.4.4 RTOS的分类方法106

5.4.5 RTOS的关键技术107

5.5 主流嵌入式系统108

5.6 VxWorks实时操作系统109

5.6.1 VxWorks的体系结构109

5.6.2 VxWorks内核分析110

5.7 Linux实时操作系统111

5.8 Windows CE实时操作系统112

第6章 云计算平台117

6.1 引言117

6.2 云计算的概念118

6.3 云计算发展现状120

6.4 云计算实现机制121

6.5 网格计算与云计算123

6.6 MongoDB126

6.6.1 NoSQL简介126

6.6.2 MongoDB简介128

6.6.3 MongoDB安装与配置130

6.6.4 体系结构134

6.6.5 数据库操作138

6.6.6 管理端GUI工具141

第7章 智慧数据爬虫142

7.1 网络数据爬虫简介142

7.1.1 为什么要在Web上爬行143

7.1.2 爬行过程143

7.1.3 智能爬行与聚焦爬虫149

7.1.4 网页搜索策略150

7.1.5 网页分析算法150

7.2 构建智慧爬虫152

7.2.1 核心算法152

7.2.2 系统需求分析153

7.2.3 网络爬虫体系结构153

7.2.4 系统构造分析154

7.2.5 爬行策略分析155

7.2.6 URL抽取、解析与保存155

7.3 开源爬虫157

7.3.1 Lucene157

7.3.2 Nutch159

第8章 智慧数据挖掘162

8.1 数据挖掘162

8.1.1 概论162

8.1.2 数据挖掘研究的内容与本质163

8.2 数据挖掘流程165

8.3 数据挖掘的典型方法167

8.3.1 神经网络169

8.3.2 遗传算法170

8.3.3 决策树方法171

8.3.4 粗集方法172

8.3.5 覆盖正例排斥反例方法173

8.3.6 统计分析方法173

8.3.7 模糊集方法173

8.4 数据挖掘软件173

8.4.1 IBM Intelligent Miner174

8.4.2 SAS Enterprise Miner175

8.4.3 SPSS Clementine176

8.5 大数据及相关技术180

8.5.1 大数据发展历程180

8.5.2 大数据的代表技术182

8.5.3 Hadoop体系结构184

第9章 智慧语义搜索188

9.1 智慧搜索引擎工作原理189

9.2 本体语义191

9.2.1 语义Web的概念191

9.2.2 语义Web的体系结构192

9.2.3 Web服务与语义Web服务193

9.2.4 用OWL构建领域本体过程195

9.2.5 本体构造工具Protégé介绍196

9.2.6 本体评估标准197

9.3 语义Web服务的智能机器人控制198

9.3.1 智能机器人控制领域的Web服务体系结构198

9.3.2 模型设计和开发的基本原则199

9.3.3 基于机械手本体的语义Web服务模型199

9.3.4 语义Web服务的参数匹配分析200

9.3.5 服务在参数上的匹配201

9.3.6 参数的语义可推导203

9.3.7 考虑参数语义的匹配算法204

9.4 语义Web服务组合的控制流程实现207

9.4.1 总体技术路线207

9.4.2 实现Web Service208

9.4.3 组合服务的条件211

9.4.4 组合服务的匹配213

9.4.5 语义推理218

9.4.6 组合服务的执行222

9.4.7 实验结果与评价222

参考文献225