کتاب حسگری فشرده روی گراف

معرفی کتاب حسگری فشرده روی گراف

کتاب الکترونیکی «حسگری فشرده روی گراف با در نظر گرفتن محدودیت و قیود ساختاری گراف» نوشتهٔ «مریم مهربان» و منتشرشده توسط «دیبادخت»، اثری تخصصی در حوزهٔ سنجش فشرده، نظریه گراف و الگوریتم‌های کامپیوتری است. این کتاب به بررسی روش‌های نوین نمونه‌برداری و بازیابی سیگنال‌های تنک در شبکه‌ها و گراف‌ها می‌پردازد و محدودیت‌های ساختاری گراف را در طراحی ماتریس اندازه‌گیری لحاظ می‌کند. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب حسگری فشرده روی گراف

این کتاب به موضوع حسگری فشرده (Compressed Sensing) در بستر گراف‌ها می‌پردازد؛ رویکردی که در سال‌های اخیر در پردازش سیگنال و شبکه‌های پیچیده اهمیت یافته است. نویسنده ابتدا مفاهیم پایه‌ای حسگری فشرده و تفاوت‌های آن با نمونه‌برداری سنتی را شرح می‌دهد و سپس به چالش‌های خاصی که هنگام اعمال این روش روی گراف‌ها به وجود می‌آید، می‌پردازد. محدودیت‌های ساختاری گراف، مانند عدم وجود برخی لینک‌ها یا هم‌بندی خاص نودها، باعث می‌شود ساخت ماتریس اندازه‌گیری در این حوزه با نمونه‌برداری معمولی تفاوت داشته باشد. کتاب با مروری بر منابع و پژوهش‌های پیشین، جایگاه این موضوع را در ادبیات علمی روشن می‌کند و سپس روش تحقیق و نتایج تجربی را ارائه می‌دهد. در نهایت، جمع‌بندی و پیشنهادهایی برای پژوهش‌های آینده مطرح می‌شود. این اثر برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه‌های مهندسی برق، کامپیوتر، داده‌کاوی و شبکه‌های پیچیده قابل استفاده است.

خلاصه کتاب حسگری فشرده روی گراف

کتاب «حسگری فشرده روی گراف با در نظر گرفتن محدودیت و قیود ساختاری گراف» با معرفی مفهوم حسگری فشرده آغاز می‌شود؛ روشی که امکان نمونه‌برداری و فشرده‌سازی سیگنال‌های تنک را با تعداد اندازه‌گیری کمتر از نرخ نایکوئیست فراهم می‌کند. نویسنده توضیح می‌دهد که در شبکه‌ها و گراف‌ها، به دلیل محدودیت‌های ساختاری، نمی‌توان از ماتریس‌های اندازه‌گیری تصادفی معمولی استفاده کرد و باید ساختار گراف را در طراحی این ماتریس‌ها لحاظ نمود. یکی از روش‌های رایج برای ساخت ماتریس اندازه‌گیری در گراف‌ها، قدم‌زنی تصادفی است، اما این روش ممکن است برخی اطلاعات مهم را نادیده بگیرد. در ادامه، ایدهٔ یادگیری فعال به عنوان راهکاری برای بهبود جمع‌آوری داده‌ها و ساخت ماتریس اندازه‌گیری مطرح می‌شود؛ به این صورت که نقاط شروع قدم‌زنی بر اساس میزان ابهام انتخاب می‌شوند تا پوشش بهتری از یال‌ها و نودها حاصل شود. نویسنده با انجام آزمایش‌هایی روی داده‌های واقعی شبکه پروازهای آمریکا، نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با روش قدم‌زنی تصادفی، خطای بازیابی کمتری دارد و شباهت بیشتری با سیگنال اولیه ایجاد می‌کند. در نهایت، کتاب با جمع‌بندی نتایج و ارائهٔ پیشنهادهایی برای توسعهٔ بیشتر این روش‌ها به پایان می‌رسد.

چرا باید کتاب حسگری فشرده روی گراف را خواند؟

این کتاب به یکی از مسائل به‌روز در حوزهٔ پردازش سیگنال و شبکه‌های پیچیده می‌پردازد و با ترکیب ایده‌های حسگری فشرده و یادگیری فعال، راهکارهایی برای بهبود جمع‌آوری داده و بازیابی سیگنال در گراف‌ها ارائه می‌دهد. مطالعهٔ این اثر می‌تواند دیدگاه تازه‌ای دربارهٔ چالش‌های نمونه‌برداری در شبکه‌ها و اهمیت لحاظ‌کردن محدودیت‌های ساختاری گراف به مخاطب بدهد. همچنین، ارائهٔ نتایج تجربی و مقایسهٔ روش‌ها، امکان درک عملی و کاربردی موضوع را فراهم می‌کند.

خواندن کتاب حسگری فشرده روی گراف را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی برق، کامپیوتر، علوم داده و علاقه‌مندان به نظریه گراف و الگوریتم‌های بازیابی سیگنال مناسب است. همچنین برای کسانی که با مسائل نمونه‌برداری، شبکه‌های حسگر و تحلیل داده‌های شبکه‌ای سروکار دارند، می‌تواند مفید باشد.

فهرست کتاب حسگری فشرده روی گراف

- فصل اول: مقدمه به معرفی حسگری فشرده و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف پرداخته می‌شود و تفاوت‌های نمونه‌برداری فشرده در گراف با نمونه‌برداری معمولی شرح داده می‌شود.- فصل دوم: مروری بر منابع تعاریف و اصول نظری حسگری فشرده، مروری بر ادبیات موضوع، معرفی مدل‌های سیگنال تنک و الگوریتم‌های بازیابی، و جمع‌بندی پژوهش‌های پیشین در این حوزه ارائه می‌شود.- فصل سوم: روش تحقیق روش پیشنهادی برای ساخت ماتریس اندازه‌گیری در گراف‌ها با الهام از یادگیری فعال تشریح می‌شود. همچنین، نحوهٔ جمع‌آوری داده‌ها و معیارهای ارزیابی توضیح داده می‌شود.- فصل چهارم: نتایج و تفسیر آن‌ها نتایج آزمایش‌های انجام‌شده روی داده‌های واقعی و مقایسهٔ روش پیشنهادی با روش‌های پیشین ارائه و تحلیل می‌شود.- فصل پنجم: جمع‌بندی و پیشنهادها خلاصه‌ای از یافته‌ها، نوآوری‌های پژوهش و پیشنهادهایی برای توسعهٔ بیشتر روش‌ها مطرح می‌شود.

بخشی از کتاب حسگری فشرده روی گراف

«حسگری‌فشرده، یک الگوی جدید در تئوری پردازش سیگنال است که بوسیله یک روند اندازه‌گیری خطی کمتر از نرخ نایکوئیست، نمونه‌گیری و فشرده‌سازی سیگنال‌های تنک را ترکیب می‌کند و حاصل آن بردار خروجی است که از تعداد اندکی اندازه‌گیری بدست آمده است و سپس با استفاده از الگوریتم بازیابی مناسب، تنک‌ترین سیگنالی که با اندازه‌گیری‌ها تطابق دارد، بازیابی می‌شود.حسگری‌فشرده روی گراف، سیگنال‌ها می‌توانند بوسیله گراف و با نودهایی که حاوی اطلاعات هستند، تقریب زده شوند بنابراین می‌توان از حسگری‌فشرده برای جمع‌آوری اطلاعات توزیع شده بروی نودها و یا لینک‌ها استفاده نمود. همچنین به دو دلیل هزینه زیاد بررسی یک به یک پارامترها و در دسترس نبودن اطلاعات برخی از آنها به صورت مستقیم در گراف، حسگری‌فشرده روی گراف حائز اهمیت می‌گردد. محدودیت‌های ساختاری گراف بین حسگری‌فشرده در گراف با حسگری‌فشرده معمولی تفاوت‌هایی ایجاد می‌کند از مهمترین این تفاوت‌ها می‌توان به ساخت ماتریس اندازه‌گیری اشاره نمود. برای ساخت ماتریس اندازه‌گیری در حسگری‌فشرده معمولی از ماتریس تصادفی گوسی استفاده می‌شود اما چون مشاهداتی که روی گراف داریم همگی ضرایب نامنفی هستند و نمی‌توان از این ماتریس برای ساخت ماتریس ‌اندازه‌گیری در حوزه گراف استفاده نمود. یکی از روش‌های ساخت این ماتریس در حوزه گراف، روش قدم‌زنی تصادفی است که با احتمال بالاتری شرایط لازم برای بازیابی داده بصورت یکتا را فراهم می‌کند اگرچه که به دلیل ساختار و قیود شبکه، هر مشاهده‌ای روی گراف امکان‌پذیر نبوده و این مشکل می‌تواند منجر به بازیابی ضعیف بردار اولیه شود.»