مشخصات کتاب

Data Fusion Mathematics. Theory and Practice

ویرایش:  
نویسندگان: Jitendra R. Raol  
سری:  
ISBN (شابک) : 9781498721028 
ناشر: CRC 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 587 
زبان: english 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 7 مگابایت 

در صورت تبدیل فایل کتاب Data Fusion Mathematics. Theory and Practice به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب ریاضیات فیوژن داده ها. تئوری و عمل نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب ریاضیات فیوژن داده ها. تئوری و عمل

شکاف موجود در ریاضیات برای ترکیب داده ها را پر می کند. ترکیب داده ها (DF) مقادیر زیادی از اطلاعات را از منابع مختلف ترکیب می کند و این داده ها را به صورت الگوریتمی، منطقی و در صورت نیاز هوشمندانه با استفاده از هوش مصنوعی (AI) ترکیب می کند. همچنین، که به عنوان ترکیب داده‌های حسگر (SDF) شناخته می‌شود، سیستم فیوژن DF یک جزء مهم برای استفاده در کاربردهای مختلف است که شامل نظارت بر وسایل نقلیه، سیستم‌های هوافضا، سازه‌های مقیاس بزرگ و کارخانه‌های بزرگ اتوماسیون صنعتی می‌شود. ریاضیات تلفیق داده ها: تئوری و عمل یک نمای کلی جامع از ترکیب داده ها ارائه می دهد و درک مناسب و کافی از ریاضیات پایه که مستقیماً با DF مرتبط است را ارائه می دهد. مواد پوشش داده شده را می توان برای ارزیابی عملکرد هر سیستم DF طراحی و توسعه یافته استفاده کرد. سعی می‌کند پاسخ دهد که آیا ریاضیات ترکیب داده‌های یکپارچه می‌تواند از مفاهیم مختلف ریاضی متمایز تکامل یابد یا خیر، و ریاضیاتی را برجسته می‌کند که می‌توانند به فرآیند ترکیب داده‌ها اعتبار بیافزایند. تمرکز بر ابزارهای ریاضی که از ترکیب داده ها استفاده می کنند این متن استفاده از پردازش سیگنال/تصویر آماری/احتمالی، فیلتر کردن، تجزیه و تحلیل مؤلفه ها، جبر تصویر، تصمیم گیری، و الگوهای عصبی-FL-GA را در مطالعه، توسعه و اعتبار سنجی فرآیندهای ترکیب داده ها بررسی می کند. DFP). این عبارات اصلی ریاضی، فرمول ها و معادلات و همچنین، در صورت امکان، مشتقات آنها را پوشش می دهد. همچنین مفاهیم SDF، مدل‌ها و معماری‌های DF، جنبه‌ها و روش‌های منطق فازی نوع 1 و 2 و کاربردهای عملی مرتبط را مورد بحث قرار می‌دهد. علاوه بر این، نویسنده پارادایم‌های محاسباتی نرم را پوشش می‌دهد که کاربردهای فزاینده‌ای را در رویکردها و برنامه‌های کاربردی DF چندحسی پیدا می‌کنند. این کتاب: استفاده از منطق فازی نوع 2 و ANFIS در DF را بررسی می‌کند، درمان ریاضی بسیاری از انواع الگوریتم‌های فیلتر، روش‌های ردیابی هدف، و روش‌های DF سینماتیک را بررسی می‌کند. در زمینه سیستم‌های غیرمتمرکز درباره فیلتر کردن اطلاعات، رویکردهای بیزی، چندین قانون DF، جبر تصویر و ادغام تصویر، ترکیب تصمیم‌گیری و شبکه حسگر بی‌سیم (WSN) بحث می‌کند. رویکردهایی در ترکیب داده ها که می تواند به شما در ادغام ریاضیات DF و دستیابی به سطوح بالاتری از فعالیت فیوژن و وضوح عملکرد کمک کند. این متن برای محققان، دانشمندان، معلمان و مهندسین شاغل در حوزه همجوشی داده‌های چندحسگر طراحی شده است.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Fills the Existing Gap of Mathematics for Data Fusion Data fusion (DF) combines large amounts of information from a variety of sources and fuses this data algorithmically, logically and, if required intelligently, using artificial intelligence (AI). Also, known as sensor data fusion (SDF), the DF fusion system is an important component for use in various applications that include the monitoring of vehicles, aerospace systems, large-scale structures, and large industrial automation plants. Data Fusion Mathematics: Theory and Practice offers a comprehensive overview of data fusion, and provides a proper and adequate understanding of the basic mathematics directly related to DF. The material covered can be used for evaluation of the performances of any designed and developed DF systems. It tries to answer whether unified data fusion mathematics can evolve from various disparate mathematical concepts, and highlights mathematics that can add credibility to the data fusion process. Focuses on Mathematical Tools That Use Data Fusion This text explores the use of statistical/probabilistic signal/image processing, filtering, component analysis, image algebra, decision making, and neuro-FL–GA paradigms in studying, developing and validating data fusion processes (DFP). It covers major mathematical expressions, and formulae and equations as well as, where feasible, their derivations. It also discusses SDF concepts, DF models and architectures, aspects and methods of type 1 and 2 fuzzy logics, and related practical applications. In addition, the author covers soft computing paradigms that are finding increasing applications in multisensory DF approaches and applications. This book: Explores the use of interval type 2 fuzzy logic and ANFIS in DF Covers the mathematical treatment of many types of filtering algorithms, target-tracking methods, and kinematic DF methods Presents single and multi-sensor tracking and fusion mathematics Considers specific DF architectures in the context of decentralized systems Discusses information filtering, Bayesian approaches, several DF rules, image algebra and image fusion, decision fusion, and wireless sensor network (WSN) multimodality fusion Data Fusion Mathematics: Theory and Practice incorporates concepts, processes, methods, and approaches in data fusion that can help you with integrating DF mathematics and achieving higher levels of fusion activity, and clarity of performance. This text is geared toward researchers, scientists, teachers and practicing engineers interested and working in the multisensor data fusion area.

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب The global quality management system : improvement through systems thinking

دانلود کتاب Чертежи кораблей французского флота - ELAN 1938

دانلود کتاب United States and India: The Formative Years through Declassified Documents

دانلود کتاب The Initiative: Citizen Lawmaking

دانلود کتاب Reivindicação dos direitos da mulher