多传感器数据融合理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京理工大学出版社

作者:[加拿大] 克莱因

出品人:

页数:167

译者:戴亚平

出版时间:2004-2

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787564001858

丛书系列:

图书标签:

• 融合
• 传感器
• 计算机
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• 数据融合
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• 理论与应用
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• 机器学习
• 人工智能
• 测绘科学

《时空大数据分析与可视化》 内容简介： 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，其中蕴含着巨大的价值。尤其当数据具备时空属性时，其分析与可视化便成为理解现象、预测趋势、辅助决策的关键。《时空大数据分析与可视化》一书深入探讨了这一领域的核心理论、关键技术与前沿应用。 本书首先从时空大数据的基本概念与特性出发，阐述了时空数据的来源、类型（如轨迹数据、地理信息系统数据、遥感影像、传感器网络数据等）及其固有的时空关联性、多样性、实时性等特征。随后，本书详细介绍了时空大数据的高效存储与管理技术，包括分布式文件系统、时空数据库模型、索引技术（如R-tree、Quadtree及其变种）等，旨在解决海量时空数据在存储和检索上的挑战。 在时空数据分析方法方面，本书系统梳理了统计学、机器学习、深度学习等多种方法在时空数据分析中的应用。读者将学习如何运用时空统计模型（如时空自回归模型、时空协方差模型）来理解和量化时空现象的依赖关系；掌握基于机器学习的时空模式识别技术，包括聚类、分类、异常检测等，应用于交通流量预测、地质灾害预警、城市人口密度分析等场景；并深入探讨深度学习在时空数据分析中的突破，如卷积神经网络（CNN）用于图像的空间特征提取、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）用于时空序列预测、图神经网络（GNN）用于分析复杂的空间网络结构等。 本书的另一核心内容是时空大数据的可视化技术。有效的可视化是理解复杂时空数据模式和洞察的关键。《时空大数据分析与可视化》介绍了静态与动态可视化方法，包括地图可视化（专题地图、热力图、点密度图）、轨迹可视化、网络可视化、三维可视化等。同时，本书还强调了交互式可视化的重要性，如何通过交互手段让用户探索数据、发现隐藏的关系，并重点介绍了高性能可视化引擎和Web端可视化框架的应用，以应对大规模时空数据的渲染挑战。 在应用层面，本书提供了丰富的案例研究，涵盖多个重要领域。在智慧交通领域，本书探讨了如何利用时空大数据优化交通流、预测拥堵、规划出行路线；在智慧城市建设中，本书分析了城市空间发展、人口流动、公共服务资源配置等问题；在环境保护方面，本书介绍了如何利用遥感和传感器数据进行环境监测、污染溯源和灾害风险评估；在社会科学领域，本书展示了如何通过时空大数据分析社会行为模式、传播规律。 此外，本书还关注时空大数据的隐私保护与伦理问题，探讨如何在数据利用的同时，确保个人隐私和数据安全，以及负责任地使用时空数据。 《时空大数据分析与可视化》适合计算机科学、地理信息科学、统计学、数据科学等相关专业的本科生、研究生，以及在交通、城市规划、环境监测、公共安全、市场营销等领域从事数据分析、研发和应用工作的专业人士阅读。本书旨在帮助读者建立扎实的理论基础，掌握先进的技术工具，并启发其在时空大数据分析与可视化领域进行创新性研究和应用。

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从写作风格上来看，这本书的语言风格非常克制和精确，极少使用冗余的形容词或感性的描述，完全是为技术交流服务的“硬核”风格。作者的叙述语言如同精密仪器，每一个词语的选择都旨在传递最大的信息密度。这种严谨性对于需要精确理解技术规范的读者来说是极大的福音，它杜绝了因歧义理解而产生的工程错误。我特别欣赏作者在论述不同处理框架之间的权衡取舍时所表现出的客观性，他清楚地列出了A方法在计算复杂度上的优势，以及B方法在鲁棒性上的高明之处，而不是一味地推销某一种“万能药”。唯一的遗憾或许是，这种极端的客观性偶尔会让阅读过程略显枯燥，如果能在引入复杂理论之前，增加一小段关于该理论在历史发展中的“故事性”铺垫，或许能更好地抓住那些容易被纯理论劝退的年轻读者。

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这本书的索引和附录设计体现了极强的工具书属性。检索的便利性是评估一本专业参考书价值的关键指标之一，而这本书在这方面做得相当出色。我注意到，术语表中的定义不仅准确，还附带有引用的章节编号，这使得我可以在不打断主线阅读流程的情况下，快速回溯到概念的首次详细介绍处。更难能可贵的是，附录中包含了对几种主流开源库中相关算法实现细节的剖析，虽然没有给出完整的代码，但对关键函数接口和参数设定的解释，为读者从理论到实践的过渡搭建了坚实的桥梁。这种对实现层面细节的关注，表明作者并非一个纯粹的理论家，而是一位深谙工程实践的学者。如果未来再版，我建议可以考虑增加一个在线资源链接，用于维护最新的算法补丁和代码示例，以应对技术更新的加速。

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这本书的逻辑脉络构建得非常扎实，它不像一些技术书籍那样上来就抛出高深的理论，而是采取了一种循序渐进的教学方式。开篇对基础概念的梳理非常到位，它没有将“基础”处理成简单回顾，而是以一种审视的眼光重新审视了那些看似被广泛接受的定义，为后续更复杂的论述打下了坚实的哲学和数学基础。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的“问题导向”的叙事结构，总是先描绘一个现实中存在的挑战，然后自然而然地引出解决该挑战所需的新工具或新算法。这种叙事节奏使得阅读体验非常流畅，仿佛是跟随一位经验丰富的导师在进行实地考察。唯一美中不足的是，在探讨某些前沿算法的收敛性证明时，篇幅略显紧凑，对于初学者来说，可能需要借助其他辅助材料来填补证明过程中的一些细节跳跃，但对于有一定背景的工程师而言，这种精炼的表达反而是一种效率的体现。

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我花了相当长的时间沉浸在关于信息熵与不确定性量化那一章节中，作者对贝叶斯框架的阐述，简直是教科书级别的典范。他没有仅仅停留在公式的罗列上，而是深入挖掘了不同概率解释学派（如频率派与贝叶斯派）在处理实际工程问题时的优劣势对比，这种跨越不同学派的兼容并蓄的态度，体现了作者深厚的学术修养和开放的思维。在讨论信息过滤时，文中提出的那种基于上下文依赖的权重调整模型，让我茅塞顿开。我以前总是习惯性地用单一的全局最优策略去处理所有数据流，但这本书提醒我，真实世界中的“最优”往往是动态且局部的。此外，书中的案例分析部分选材非常贴近工业界痛点，例如对高频时间序列信号中微弱异常的捕捉，所引用的仿真数据和实际场景的结合度极高，这使得理论不再是空中楼阁，而是可以立即在工作站上得到验证的实用工具。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，封面那深邃的蓝色调，配上简洁有力的金色标题，给人一种沉稳而又不失科技感的印象。我初次拿到手时，就被那种厚重实在的质感所吸引，感觉捧着的是一本经过深思熟虑的学术重镇。内页的排版也十分考究，字体的选择清晰易读，关键的公式和图表部分处理得尤为精妙，线条锐利，标注清晰，即便是面对那些复杂的数学模型，也能让人在视觉上感到一丝友好。特别是那些示意图，它们不仅仅是文字的补充，更像是对抽象概念的具象化表达，辅助理解效果极佳。不过，我个人更期待在书籍的边缘或空白处能有一些留白设计，以便读者在阅读过程中可以随时随手写下自己的思考和批注，毕竟好的技术书籍需要大量的互动和二次创作才能真正内化。总而言之，从物理层面来看，这是一本让人愿意珍藏、反复翻阅的好书，它的外在品质，已经为接下来的深度阅读搭建了一个非常积极的心理基调。

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看了跟没看一样

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科普级

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