本书主要介绍物联网和数据挖掘技术在生态监测领域的应用。主要内容包括：基于聚类分析进行生态物联网中监测点之间相邻关系的判定方法，为监测数据处理提供更为合理的依据；针对生态物联网监测中的异常数据进行有效性检测和缺失填补，确保监测数据的完整有效；采用贝叶斯网络对生态物联网监测数据的质量进行预测，并实现生态监测实时预警；生态物联网监测结点部署和系统整体可靠性的分析及评估；基于生态监测数据的数据有效性审核系统和数据分析系统开发。 本书可供具有数据挖掘基础并对生态监测感兴趣的学生和研究者参考。

第1章 生态物联网与数据挖掘
1.1 物联网技术
1.1.1 物联网体系结构
1.1.2 物联网关键技术
1.1.3 物联网发展趋势
1.2 生态物联网
1.3 数据挖掘技术
1.3.1 数据挖掘概念
1.3.2 数据挖掘方法
第2章 生态物联网监测点相邻关系判定
2.1 聚类分析方法
2.2 物联网监测点相邻关系
2.3 基于聚类的监测点逻辑相邻关系判定
2.3.1 监测点逻辑相邻关系判定
2.3.2 监测点逻辑相邻关系数据分析
第3章 生态物联网监测数据的异常检测
3.1 生态监测异常数据
3.2 生态物联网异常数据检测
3.2.1 常规异常数据检测
3.2.2 基于离群点识别的异常数据检测
3.3 生态监测缺失数据填补
3.3.1 基于关联规则的缺失数据填补
3.3.2 基于神经网络优化算法的缺失数据填补
第4章 基于生态监测数据的预测和预警
4.1 贝叶斯网络
4.2 生态监测数据质量预测
4.2.1 多条件下监测数据质量的贝叶斯网络模型
4.2.2 生态监测数据质量预测准确度影响因素分析
4.2.3 基于贝叶斯网络的生态监测数据质量预测
4.3 生态监测数据预警
4.3.1 基于贝叶斯网络的数据预警模型
4.3.2 生态监测数据预警算法
第5章 生态物联网的可靠性分析与评估
5.1 生态物联网结点部署
5.2 生态物联网可靠性分析
5.2.1 监测区域内部簇结构的可靠性量化分析
5.2.2 监测区域外围全覆盖的分析与计算
5.2.3 远程传输主干可靠性保障机制与量化分析
5.3 生态物联网可靠性评估
5.3.1 构建可靠性综合评估模型
5.3.2 生态物联网可靠性综合评估方法
5.3.3 生态物联网可靠性评估实例
第6章 生态监测数据分析应用的开发
6.1 数据有效性审核系统
6.1.1 系统主要功能
6.1.2 关键开发技术
6.2 生态监测数据分析系统
6.2.1 服务器端功能
6.2.2 浏览器端开发
参考文献