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樊宽刚，么晓康，陈宇航 著

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出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502471743

商品编码：29783562658

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：无线传感器网络关键技术研究及应用

定价：45.00元

作者：樊宽刚,么晓康,陈宇航

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787502471743

字数：

页码：216

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《无线传感器网络关键技术研究及应用》通过对无线传感器网络电磁信号在井下传输研究，仿真了矿井不同形状对电磁信号传输的影响，提出应对矿井下电磁辐射干扰的措施；通过研究节点路径优化算法、定位算法及节点在有障环境中的部署，降低无线传感器网络节点能耗，延长节点寿命和网络生存周期，并将研究成果应用于实际，通过压缩感知技术压缩了数据量，验证了研究方法的有效性和可行性。
　　《无线传感器网络关键技术研究及应用》可为基于无线传感器网络技术的矿井下生产和监测系统的设计提供技术支持和设计参考，也可以作为相关领域本科生、研究生和工程技术人员的教材和参考书。

目录

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1 绪论
1．1 WSN的概述
1．1．1 WSN的定义
1．1．2 WSN的发展过程
1．1．3 WSN的特点
1．1．4 WSN的分类
1．2 外研究现状
1．2．1 矿井无线通信现状
1．2．2 WSN在外的研究现状
1．2．3 压缩感知的研究现状
1．2．4 外射频识别技术的研究现状
1．3 WSN的应用领域
1．4 无线传感器网络中电磁干扰
1．5 研究的目的和意义
参考文献

2 WSN井下电磁信号传输仿真研究
2．1 无线信道传输特性及建模方法
2．1．1 大尺度路径损耗模型及无线电磁信号的传输机制
2．1．2 小尺度衰弱模型
2．2 井下矩形直巷道中电磁信号路径传输损耗模型及仿真
2．2．1 频段的选择与确定
2．2．2 矩形直巷道中电磁信号的传输损耗
2．3 井下拱形直巷道中电磁信号路径传输损耗模型及仿真
2．3．1 介电常数和电导率对拱形巷道中电磁信号的影响
2．3．2 对比分析频率对拱形直巷道中电磁信号的影响
2．4 井下梯形直巷道中电磁信号路径传输损耗模型及仿真
2．4．1 电导率及介电常数对梯形巷道的影响
2．4．2 对比分析频率对梯形直巷道中电磁信号的影响
参考文献

3 基于分集一合并融合技术的WSN抗干扰技术研究
3．1 多径衰落与分集技术的研究
3．1．1 多径衰落
3．1．2 分集技术的介绍
3．2 合并技术的研究
3．2．1 合并技术的介绍
3．2．2 合并技术以及数学模型的建立
3．3 瑞利信道下大比合并技术的研究
3．3．1 瑞利衰落信道下的大比合并技术
3．3．2 瑞利信道下大比合并性能仿真
参考文献

4 基于统计技术的钨矿电力机车对WSN电磁干扰影响研究
4．1 WSN电磁干扰场源研究
4．1．1 变频调速电机产生的电磁干扰分析
4．1．2 电力线缆所产生的电磁干扰分析
4．1．3 钨矿电机运行中产生的电磁干扰分析
4．2 电磁干扰的传播路径与仿真研究
4．2．1 电磁干扰的传播路径
4．2．2 电力线缆电磁干扰信号的仿真
4．2．3 钨矿电机自身所产生的电磁干扰分析
4．3 WSN的电磁干扰抑制措施
4．3．1 电磁干扰屏蔽技术
4．3．2 电磁干扰接地技术
参考文献

5 基于IEACH算法的WSN优化设计与研究
5．1 WSN路由协议的研究
5．1．1 无线传感器路由协议的概述
5．1．2 无线传感器路由协议的考虑因素
5．1．3 无线传感器路由协议的分类
5．1．4 平面路由协议
5．1．5 层次路由协议
……

6 WSN的路径优化算法设计与研究
7 基于WSN的能量损耗优化算法研究
8 基于蚁群算法的wSNs节点有障环境中部署优化研究
9 基于WSN的定位算法研究
10 基于压缩感知的WSN数据融合技术研究
11 基于RFID的WSN的钨矿考勤系统设计与研究
12 基于WSN的环境监测系统设计与研究
13 基于wSN的多用途传输设备设计与研究
14 总结与展望

作者介绍

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文摘

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序言

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《人工智能在医疗健康领域的应用与挑战》 引言 人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，而医疗健康领域无疑是其最具潜力和影响力的应用场景之一。从疾病的早期诊断、个性化治疗方案的制定，到药物研发的加速、医院运营效率的提升，AI的触角已经延伸至医疗健康的各个环节。本书旨在深入探讨人工智能在医疗健康领域的最新进展、关键技术、实际应用及其面临的挑战，为相关领域的研究人员、从业者、政策制定者以及对AI在医疗领域感兴趣的读者提供一个全面、深入的视角。 第一章：人工智能在医疗健康领域概述 本章将首先勾勒出人工智能在医疗健康领域发展的宏观图景。我们将回顾AI技术如何逐步融入医疗实践的历史沿革，并重点介绍当前AI在医疗健康领域最具代表性的应用方向，例如医学影像分析、辅助诊断、药物发现、基因组学、虚拟助手、疾病预测、个性化治疗以及智能医疗设备等。我们将分析AI技术的引入如何改变传统的医疗模式，提升医疗服务的效率和质量，并为患者带来更优的就医体验。同时，本章也将初步探讨AI在医疗健康领域所带来的伦理、法律和社会层面的影响，为后续章节的深入分析奠定基础。 第二章：核心AI技术在医疗健康领域的应用 本章将聚焦于支撑医疗健康领域AI应用的核心技术。我们将详细阐述机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）在医疗数据分析中的作用，包括监督学习、无监督学习以及强化学习在疾病分类、风险预测和治疗策略优化等方面的应用。特别是卷积神经网络（CNN）在医学影像（如X光、CT、MRI）的识别和诊断中的突破性进展，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在处理序列数据，如电子病历和基因序列分析中的应用。此外，我们将探讨自然语言处理（NLP）技术如何从海量的非结构化医疗文本（如医生笔记、科研文献）中提取有价值的信息，支持临床决策和信息检索。同时，自然语言生成（NLG）技术在自动生成病历报告、患者教育材料等方面展现出的潜力也将被一并讨论。 第三章：医学影像分析与辅助诊断 医学影像在疾病诊断中扮演着至关重要的角色，而AI技术，特别是深度学习，正在彻底改变这一领域。本章将深入剖析AI在医学影像分析中的具体应用。我们将介绍如何利用深度学习模型自动检测、分割和量化影像中的病灶，例如肺结节的早期发现、视网膜病变的筛查、乳腺癌的识别等。我们将讨论不同影像模态（X光、CT、MRI、超声）的特点及其对应的AI模型设计。此外，本章还将重点关注AI如何辅助医生进行诊断，通过提供“第二意见”或高亮显示可疑区域，提高诊断的准确性和效率，减少漏诊和误诊。我们将引用具体的案例研究，展示AI在提高癌症、神经退行性疾病等重大疾病诊断水平方面的实际成效。 第四章：药物研发与个性化医疗 药物研发是一个耗时且成本高昂的过程，AI的出现为加速这一进程提供了新的途径。本章将探讨AI在药物发现、设计和优化方面的应用。我们将介绍如何利用机器学习模型预测药物分子的活性、毒性和药代动力学特性，从而缩短药物筛选的时间。深度学习在模拟蛋白质结构、预测药物与靶点的相互作用以及设计新型化合物方面也发挥着重要作用。同时，本章也将深入讨论AI在实现个性化医疗中的关键作用。通过分析患者的基因组数据、临床信息、生活习惯等，AI可以帮助医生制定更精准、更有效的个体化治疗方案，最大化治疗效果，同时最小化副作用。我们将重点关注AI在肿瘤治疗、罕见病治疗以及慢病管理中的个性化应用。 第五章：智能医疗设备与远程医疗 智能医疗设备和远程医疗的兴起，使得AI在医疗健康领域的应用场景进一步扩展。本章将聚焦于AI在这些新兴领域的应用。我们将介绍智能可穿戴设备（如智能手表、健康追踪器）如何利用AI算法监测用户的生理指标，如心率、睡眠模式、活动水平，从而实现疾病的早期预警和健康管理。此外，AI在医学机器人方面的应用也将被深入探讨，包括手术机器人如何通过AI辅助实现更精准、微创的手术操作。远程医疗平台如何利用AI技术进行患者的远程监测、初步诊断和健康咨询，以及AI驱动的虚拟医疗助手如何为患者提供24/7的健康支持和信息服务，也将是本章的重要内容。 第六章：医疗数据管理与隐私安全 AI在医疗健康领域的应用离不开海量医疗数据的支撑。然而，这些数据往往涉及高度敏感的个人隐私，因此，医疗数据的管理和隐私安全问题尤为重要。本章将深入探讨AI与医疗数据之间的关系，以及如何确保数据的合规、安全和有效地利用。我们将讨论数据预处理、特征工程、数据标注等关键步骤，以及如何在保证数据质量的同时，处理数据偏差和不平衡问题。在隐私保护方面，我们将介绍差分隐私（Differential Privacy）、联邦学习（Federated Learning）等技术，如何在不暴露原始数据的前提下，实现模型的训练和数据的共享。同时，本章还将讨论相关的法律法规和行业标准，例如HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）等，以及如何建立健全的数据治理体系，确保AI在医疗健康领域的应用既高效又安全。 第七章：人工智能在医疗健康领域的挑战与伦理考量 尽管AI在医疗健康领域展现出巨大的潜力，但其发展和应用并非一帆风顺，面临着诸多挑战和伦理困境。本章将深入剖析这些关键问题。我们将探讨AI模型的可解释性（Explainability）问题，即“黑箱模型”的决策过程难以理解，这在关乎生命健康的医疗领域尤为重要，医生和患者需要理解AI的建议来源。同时，数据偏差导致的AI模型不公平性也是一个严峻的问题，可能导致特定人群在医疗服务中受到歧视。此外，AI的责任归属问题，当AI出现误诊或不良后果时，责任应如何界定？也将是重点讨论的内容。本章还将触及AI在医疗领域应用的伦理边界，例如AI在生命决策中的角色，以及如何平衡AI的效率与人文关怀。最后，我们将展望AI在医疗健康领域未来的发展方向，以及如何应对不断涌现的新挑战。 第八章：人工智能在医疗健康领域的未来展望 在本书的最后，我们将对人工智能在医疗健康领域的未来发展进行展望。我们将预测AI将如何进一步深化其在医疗诊断、治疗、预防、康复等各个环节的应用。例如，AI与物联网（IoT）、5G通信、边缘计算等技术的融合，将催生出更智能、更便捷的医疗服务模式。基因编辑技术与AI的结合，将为基因治疗带来新的突破。AI在公共卫生领域的应用，例如疾病流行预测和疫情监测，也将发挥越来越重要的作用。本书将强调，AI在医疗健康领域的真正价值在于赋能而非取代人类医生，实现人机协同，共同提升人类的健康水平和生活质量。我们将呼吁跨学科合作、政策支持以及公众的广泛参与，共同推动AI在医疗健康领域的健康、可持续发展。 结论 《人工智能在医疗健康领域的应用与挑战》一书，通过对AI核心技术、具体应用场景、数据安全与伦理挑战的深入剖析，旨在为读者构建一个关于AI在医疗健康领域全景式的认知框架。本书不仅梳理了当前的研究热点和技术前沿，也预示了未来的发展趋势。我们相信，通过理解和应对AI带来的机遇与挑战，人工智能必将成为推动医疗健康事业迈向新高度的关键驱动力，最终造福全人类。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，感觉就像是走进了一位资深工程师的私人工作日志，充满了实战经验的沉淀。它的叙事视角非常贴近工程实施的痛点，不像一些纯理论书籍那样高高在上。书中对于“部署陷阱”的描述尤其精辟，哪些看似完美的理论模型在实际野外环境中会因为环境噪声、硬件漂移等因素而失效，作者都给出了详实的案例和规避建议。例如，在介绍数据收集树的构建时，它没有简单地推荐某个标准算法，而是根据不同的场景（如山区、城市峡谷）给出了算法参数调整的经验法则。这种“传帮带”式的写作风格，极大地增强了书籍的实用价值。当然，这种重实践的取向也带来了一个副作用，那就是对于某些数学基础较为复杂的优化理论的推导，讲解得相对简略，读者可能需要辅以其他数学工具书来补足。但瑕不掩 एनीमिया，对于需要快速搭建和调试系统的工程师来说，这本书无疑是案头必备的“救火指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引人，那深邃的蓝色封面，配上烫金的字体，透着一股严谨而又不失现代感的学术气息。初次翻开，我注意到它在理论基础部分的铺陈极为扎实，作者似乎深谙读者对于底层原理的渴求。章节的逻辑过渡自然流畅，从最基础的信号传播模型讲起，逐步深入到复杂的网络拓扑构建和数据融合算法。尤其让我印象深刻的是，它没有停留在纯粹的数学推导上，而是巧妙地穿插了大量的实际应用案例分析，比如在环境监测和智能农业领域的具体部署细节。这种理论与实践紧密结合的方式，极大地降低了理解门槛，让像我这样背景略偏工程实践的读者，也能迅速抓住核心要义。不过，我个人感觉在某些前沿的低功耗设计方面，还可以再挖掘得更深一些，目前的论述虽然完备，但对于追求极致能效的工程师来说，或许还略显保守。总体而言，这是一部极具参考价值的著作，为系统学习该领域知识提供了一个非常坚实和可靠的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字功底和学术规范性令人赞叹。排版清晰，图表制作精良，无论是公式的推导过程还是实验数据的呈现，都展现出极高的专业水准。阅读体验上，它更接近于一本深入探讨某个细分领域的权威手册，而非通俗易懂的科普读物。作者对最新研究成果的把握非常敏锐，引用了大量近五年来的高水平会议论文，确保了内容的先进性。我特别欣赏其在算法效率分析部分的处理方式，不仅给出了渐近复杂度，还结合实际运行时间给出了更直观的性能评估。唯一的缺憾或许在于，对于一些新兴的基于机器学习的自适应路由算法，讨论得略显蜻蜓点水。鉴于当前AI技术对传统网络优化的巨大潜力，如果能用一章专门深入探讨深度强化学习在能耗优化中的具体建模，那将是锦上添花之举。但即便如此，它依然是领域内一本不可多得的优秀教材或工具书。

评分☆☆☆☆☆

读完这本专著后，我最大的感受是作者在系统架构设计上的独到见 চক্ষু。不同于市面上许多偏重单一技术点深挖的教材，本书更像是一份详尽的网络系统集成蓝图。它花了相当大的篇幅来探讨不同层次协议栈之间的协同工作机制，这一点在实际部署中至关重要。例如，在安全性和可靠性章节中，作者详细剖析了分布式信任机制如何在资源受限的环境下有效运行，并对比了基于加密和基于冗余的不同策略的优劣。这本书的论述风格偏向于“宏观指导下的微观优化”，即先确立一个整体框架，再对其中的关键技术点进行精细打磨。虽然对于初学者来说，初期的信息密度可能稍大，需要反复咀ட்ட读才能完全消化，但对于有一定基础的研究人员而言，这本书无疑提供了一个极佳的比较和借鉴的平台。尤其是关于异构网络接入的章节，提供的解决方案具有很强的现实指导意义，解决了我在多个项目中遇到的实际难题。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的学术视野开阔，体现了作者对整个信息科学生态的深刻理解。它并未将研究对象局限在网络层，而是成功地将传感器硬件的特性、操作系统的资源限制，乃至于应用层的数据价值挖掘都纳入了考察范畴。这种跨学科的整合能力是本书最引人注目的特点之一。在探讨能量收集技术时，作者不仅分析了光伏和振动能捕获的效率，还讨论了如何将采集到的能量有效地并入网络供电模型中，这显示了其系统思维的深度。书中提出的“面向应用的资源调度框架”极具前瞻性，它超越了传统的QoS保障，转向了对用户感知质量的优化。美中不足的是，在跨网络融合标准化的讨论上，笔墨稍显不足。鉴于未来物联网必然是多协议、多厂商兼容的趋势，如何有效地实现不同技术体系间的互操作性，这本书的阐述还能更具指导性。总而言之，它是一部立足当前、放眼未来的力作。