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第一章 绪 论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究及发展现状
1.2.1 云脑机器人系统
1.2.2 机器人云脑体系架构
1.2.3 云机器学习现状
1.2.4 云脑机器人应用现状
1.3 本论文目标和意义
1.4 本文内容与组织架构
第二章 机器人云脑架构设计与实现
2.1 概述
2.2 关键技术
2.2.1 云脑平台基础架构
2.2.2 物联网通信技术
2.2.3 实时消息中间件
2.3 系统架构
2.3.1 批处理层
2.3.2 快速处理层
2.3.3 服务层
2.4 平台特点
2.4.1 高可靠性和高扩展性
2.4.2 社会性和智能性
2.5 架构验证
2.5.1 实验平台及场景
2.5.2 实验结果与分析
2.6 本章小结
第三章 人机安全状态检测方法
3.1 概述
3.2 异常检测
3.2.1 孤立森林
3.2.2 异常检测模型
3.2.3 实验结果与分析
3.3 状态预测
3.3.1 自编码器
3.3.2 序列模型
3.3.3 状态预测模型
3.3.4 实验结果与分析
3.4 状态分类
3.4.1 类偏斜问题
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 人机安全状态分析方法
4.1 概述
4.2 可解释性
4.2.1 套索回归
4.4.2 局部可解释性
4.4.3 实验结果与分析
4.3 关联规则分析
4.3.1 数据变换
4.3.2 关联模型构建
4.3.3 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 研究展望
致 谢
参考文献
附录A 数据库部分详细信息
附录B 可解释性实验结果
