无线传感器网络多源数据融合模型的研究

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无线传感器网络多源数据融合模型的研究

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无线传感器网络多源数据融合模型的研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-13页
· 课题研究的背景与意义	第8-9页
· 课题研究现状	第9-10页
· 本文的主要工作	第10-11页
· 本文的组织结构	第11-13页
第二章数据融合基本理论	第13-20页
· 数据融合的原理与定义	第13-14页
· 数据融合的层次与结构	第14-16页
· 数据融合的主要方法	第16-17页
· 典型的融合功能模型	第17-19页
· 通用数据融合模型	第17-18页
· JDL 数据融合模型	第18-19页
· 小结	第19-20页
第三章基于进化博弈的多源数据融合模型	第20-29页
· 引言	第20页
· 无线传感器网络多源数据环境分析	第20-21页
· 多源数据的竞争	第20-21页
· 多源数据的合作	第21页
· 竞争与合作的统一	第21页
· 博弈论与进化博弈	第21-23页
· 基于经典博弈的多源数据融合模型	第23-25页
· 基本思想	第23页
· 形式化定义	第23-24页
· 融合的功能模型	第24-25页
· 基于进化博弈的多源数据融合模型	第25-28页
· 基本思想	第25页
· 形式化定义	第25-26页
· 融合的功能模型	第26-27页
· 融合的过程描述	第27-28页
· 小结	第28-29页
第四章同质传感器间进化博弈加权融合算法	第29-39页
· 引言	第29页
· 问题描述	第29-31页
· 进化博弈加权融合算法	第31-34页
· 博弈结构的确定	第31页
· 进化学习方法	第31-33页
· 算法流程	第33-34页
· 仿真实验	第34-38页
· 模拟数据的构造与实验参数设置	第34页
· 实验结果分析	第34-38页
· 小结	第38-39页
第五章基于预测的数据融合节能机制	第39-52页
· 引言	第39-40页
· 算法基础	第40-42页
· BP 神经网络	第40-41页
· 粒子群优化	第41-42页
· 无线传感器网络中数据预测节能机制	第42-46页
· 基本思想	第42-43页
· 基于粒子群优化和 BP 神经网络的预测模型	第43-46页
· 仿真实验	第46-50页
· 实验参数设置	第46-47页
· 实验结果分析	第47-50页
· 小结	第50-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-59页
个人简历	第59-60页
在学期间研究成果及发表的学术论文	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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