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内容大纲
本书对农业物联网中的时空数据采集、数据提取、冗余数据处理、分簇优化、路径规划、轨迹预测、轨迹纠偏、数据融合、宕机预测等关键技术进行了研究，并将这些技术、算法及模型进行融合，设计并实现农业物联网技术框架，去系统解决农业物联网建设过程中的关键技术问题。
本书主要为从事农业物联网技术的相关工程人员及其他自学者提供学习参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 农业物联网架构
1.2 农业物联网研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 农业物联网关键技术
1.3.1 时空数据采集
1.3.2 数据提取与预处理
1.3.3 冗余数据处理
1.3.4 分簇优化算法
1.3.5 路径规划
1.3.6 轨迹预测
1.3.7 轨迹纠偏
1.3.8 多模态数据融合
1.3.9 宕机预测
1.4 研究内容与总体结构
1.4.1 研究内容
1.4.2 总体结构
第2章 农业物联网中的数据采集模型
2.1 概述
2.2 数据采集技术
2.2.1 机器学习
2.2.2 人工神经网络
2.2.3 深度学习
2.2.4 卷积神经网络
2.2.5 长短期记忆网络
2.3 时空数据模型构建
2.4 时空数据模型结构与设计
2.4.1 时空数据采集设计
2.4.2 输入层构造
2.4.3 卷积神经网络构造
2.4.4 长短期记忆网络构造
2.4.5 全连接层构造
2.4.6 输出层构造
2.5 模型实现与结果分析
2.5.1 时空数据的采集与实现
2.5.2 数据处理与模型训练
2.5.3 测试与训练模型
2.5.4 模型优化与验证
2.6 本章小结
第3章 农业物联网中的数据提取模型
3.1 概述
3.2 数据提取与预处理技术
3.2.1 数据提取技术
3.2.2 数据预处理技术
3.3 模型构建
3.3.1 数据提取模型构建
3.3.2 基于KNN算法的数据清洗
3.3.3 基于数据规范化的变换处理
3.3.4 基于PCA算法的特征选择
3.4 模型实现与结果分析
3.4.1 实验环境
3.4.2 数据集
3.4.3 数据提取分析
3.4.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 农业物联网中的冗余数据处理
4.1 概述
4.2 数据预处理
4.2.1 Bloom Filter的介绍
4.2.2 标准Bloom Filter 误判概率的证明和计算
4.2.3 设计和应用Bloom Filter
4.2.4 朴素贝叶斯分类介绍
4.3 设计与实验
4.3.1 布隆过滤器的改进
4.3.2 布隆过滤器和改进后的布隆过滤器流程图
4.3.3 实验配置
4.3.4 重复数据过滤
4.3.5 无效数据分类
4.3.6 使用Laplace Smoothing优化
4.4 本章小结
第5章 农业物联网中的分簇优化算法
5.1 概述
5.2 分簇优化算法
5.2.1 分簇算法
5.2.2 目前研究存在的问题
5.3 系统模型
5.3.1 问题假设
5.3.2 能耗模型
5.3.3 问题模型
5.4 实验与论证过程
5.5 本章小结
第6章 农业物联网中的路径规划研究
6.1 概述
6.1.1 路径规划问题的分类
6.1.2 环境建模
6.1.3 蚁群算法概述
6.1.4 基本蚁群算法的数学模型
6.2 基于蚁群算法的无人驾驶拖拉机的路径规划
6.2.1 环境建模
6.2.2 蚁群优化算法的基本原理及数学模型
6.2.3 改进的蚁群算法
6.3 算法实现与仿真
6.3.1 Matlab仿真与分析
6.3.2 结果分析
6.4 本章小结
第7章 农业物联网中的轨迹预测模型
7.1 概述
7.2 轨迹预测模型
7.3 基于分数阶累加的灰色模型理论
7.3.1 灰色预测理论与模型
7.3.2 分数阶算子GM（1,1）灰色预测模型
7.4 基于改进分数阶累加的灰色轨迹预测模型
7.4.1 分数阶累加灰色轨迹预测模型
7.4.2 参数寻优算法
7.4.3 基于改进的粒子群优化算法求解最优r值及最优背景值
7.5 仿真验证及分析
7.5.1 数据集
7.5.2 模型性能比较与分析
7.6 本章小结
第8章 农业物联网中的轨迹纠偏算法
8.1 概述
8.2 轨迹纠偏模型
8.3 基于环比的时间序列方法
8.3.1 传统的时间序列算法
8.3.2 短期环比
8.3.3 长期环比
8.3.4 三次样条插值
8.3.5 算法步骤
8.4 实验仿真与结果分析
8.4.1 短期环比算法
8.4.2 长期环比算法
8.4.3 三次样条插值纠偏
8.4.4 实验对比与评价
8.5 本章小结
第9章 农业物联网中的数据融合技术
9.1 概述
9.2 研究现状
9.3 数据融合理论
9.3.1 多模态数据融合
9.3.2 卡尔曼滤波
9.3.3 朴素贝叶斯算法
9.4 多模态数据的融合与分析
9.5 实验结果与分析
9.5.1 数据清洗
9.5.2 基于卡尔曼滤波的数据融合
9.5.3 基于朴素贝叶斯的数据分析
9.5.4 结果分析
9.6 本章小结
第10章 农业物联网中的宕机预测研究
10.1 概述
10.1.1 Hadoop
10.1.2 分布式文件存储系统
10.1.3 流数据计算组件Spark Streaming
10.1.4 时间序列多元线性回归算法
10.2 研究现状
10.3 研究策略
10.3.1 问题背景
10.3.2 策略实施
10.4 模型评估
10.5 本章小结
第11章 农业物联网典型应用
11.1 智慧农机典型应用
11.2 应用性能度量
11.3 本章小结
参考文献
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