In-Teh tomonidan nashr etilgan

Materialdan ma'lumot olish va notijorat foydalanishga manbani hisobga olgan holda ruxsat etiladi. Bo'limlarda ifodalangan bayonotlar va fikrlar alohida hissa qo'shuvchilarga tegishli bo'lib, muharrir yoki noshirniki bo'lishi shart emas. E'lon qilingan maqolalardagi ma'lumotlarning to'g'riligi uchun javobgarlik zimmasiga yuklamaydi. Nashriyot ichidagi har qanday materiallar, ko'rsatmalar, usullar yoki g'oyalardan foydalanish natijasida odamlar yoki mulkka etkazilgan har qanday zarar yoki shikastlanish uchun javobgarlikni o'z zimmasiga olmaydi. Ushbu asar In-Teh tomonidan nashr etilgandan so'ng, mualliflar uni to'liq yoki qisman o'zlari muallif yoki muharrir bo'lgan har qanday nashrda qayta nashr etish va asardan boshqa shaxsiy foydalanish huquqiga ega.

© 2009 In-teh

Birinchi marta 2009 yil fevral oyida nashr etilgan

16. 
    sm.
    

1. 
   Sensor va Data Fusion, doktor ir. Nada Milisavlevich
   

Ma'lumotlarni birlashtirish tadqiqot sohasi bo'lib, u turli manbalar/sensorlardan keladigan ma'lumotlar qismlarini birlashtirish vositalarini ta'minlaganligi sababli tez rivojlanmoqda, natijada tizimning umumiy ishlashi yaxshilanadi (yaxshilangan qarorlar qabul qilish, aniqlash qobiliyatini oshirish, noto'g'ri signallar sonining kamayishi). , turli xil vaziyatlarda ishonchliligi yaxshilandi) alohida sensorlar/manbalarga nisbatan. Ma'lumotlarni birlashtirish foydali bo'lishi mumkin bo'lgan turli xil ilovalarda umumiy tizim chiqishini optimallashtirish uchun turli xil ma'lumotlarni birlashtirish usullari ishlab chiqilgan: xavfsizlik (gumanitar, harbiy), tibbiy diagnostika, atrof-muhit monitoringi, masofadan zondlash, robototexnika ... Umuman olganda , boshqalardan ko'ra yaxshiroq ishlaydigan termoyadroviy yondashuv yo'q, lekin asosan ma'lumotlarning turlariga (sifati, miqdori) qarab, ba'zi yondashuvlar ma'lum bir muammoga boshqalarga qaraganda yaxshiroq mos kelishi mumkin. Aslida, ma'lum bir dastur uchun eng mos keladigan kombinatsiya usulini tanlash manbalar/sensorlar turlari, ma'lumotlar turlari (raqamli, ramziy, bilimga asoslangan; xaritalar, afsonalar, tarixiy ma'lumotlar ...), ma'lumotlar miqdori bilan bog'liq. mavjud va hokazo. Natijada, ehtimollar nazariyasi, loyqa mantiq, ehtimollar nazariyasi, dalillar nazariyasi (Dempster-Shafer, e'tiqod funktsiyalari) kabi ma'lumotlarni birlashtirishning turli usullari yillar davomida tekshirildi. Bundan tashqari, asosan ma'lumotlarni qayta ishlash turlariga va muammoning o'ziga qarab, ma'lumotlarni birlashtirishning bir necha darajalari mavjud (masalan, piksel darajasi, xususiyat darajasi, qaror darajasi yoki ob'ektni baholash, vaziyatni baholash, ta'sirni baholash). Turli xil ma'lumotlarni birlashtirish kitoblari va maqolalarida biz uchta asosiy sinfga ega bo'lgan turli xil ma'lumotlarni birlashtirish arxitekturasini topishimiz mumkin: markazlashtirilgan, markazlashtirilmagan va gibrid. Ushbu xilma-xil texnikalar, arxitekturalar, darajalar va boshqalar natijasida ma'lumotlarni birlashtirish turli xil fanlarning turli sohalarida echimlarni keltirishi mumkin.

Ushbu kitobning maqsadi ma'lumotlarni birlashtirish sohasidagi joriy tadqiqotlarning asosiy yo'nalishlarini taqdim etishdir. Kitob yigirma beshta ilmiy maqoladan iborat bo'lib, ular quyidagi sohalarda turli muammolarni ko'rib chiqadi: maqsadni kuzatish (jumladan, moslashuvchan sensorni boshqarish, ma'lumotlar assotsiatsiyasi va yo'l to'siqlarini kuzatish), temir yo'l harakati uchun to'siqlarni aniqlash, real vaqt rejimida harakat holatini baholash, havo harakati boshqaruv, avtomobil ilovalari (masalan, avtomobil xavfsizligi va haydovchiga yordam), robot tizimlari, tutun detektorlari va uy xavfsizligi, sanoat asboblari va jarayonlarni monitoring qilish, masofadan zondlash (o'simliklar indekslari, qo'pol tasvirlarning vaqt seriyasi bilan tanqis yuqori aniqlikdagi tasvirlarni yangilash, er qoplami tasnifi), tibbiy tasvirlash, anomaliyalarni aniqlash va xatti-harakatlarni bashorat qilish, atrof-muhit monitoringi, shu jumladan o'rmon yong'inlari va elektromagnit ifloslanish, o'zgarishlarni aniqlash, (tarqatilgan, simsiz) sensorli tarmoqlar va boshqalar. Mumkin bo'lgan ilovalar ro'yxati, aslida, katta, chunki metodologiyalarning aksariyati. kitobda taqdim etilgan turli muammolar va vaziyatlarga osongina moslashtirilishi mumkin. Ishtirok etilayotgan texnikalar klassik yoki yangi usullarning keng doirasini qamrab oladi, ular Dempster-Shafer dalillar nazariyasi va loyqa mantiq orqali Bayesga asoslangan turli yondashuvlardan sun'iy neyron tarmoqlari va ko'p agentga asoslangan sintez usullarigacha. Asosan texnikaga qarab,

termoyadroviy jarayonga ekspert bilimlari va boshqa garov axborot manbalarini kiritishning turli strategiyalari ham tekshiriladi.

Umuman olganda, kitob ma'lumotlarni birlashtirishning zamonaviy usullari, tizimlari, ilovalari va vositalarining qimmatli manbasini taqdim etishga qaratilgan. Shunday qilib, tadqiqotchilar, muhandislar, kompyuter olimlari, shuningdek, ma'lumotlarni birlashtirish sohasidagi so'nggi ishlanmalarga qiziqqan bakalavr va magistratura talabalari uchun foydali bo'lishi mumkin.

Muharrir ushbu kitobni amalga oshirishdagi bebaho mehnatlari uchun hissa qo'shuvchilarga, shuningdek, qimmatli yordami uchun doktor Vedran Kordichga minnatdorchilik bildiradi.

2009 yil yanvar

muharrir