基于概率图模型的无线传感器网络信息融合

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基于概率图模型的无线传感器网络信息融合

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基于概率图模型的无线传感器网络信息融合

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
· 背景及意义	第9-10页
· 无线传感器网络概述	第10-11页
· 无线传感器网络的概念	第10页
· 无线传感器网络的特征	第10-11页
· 无线传感器网络的应用	第11页
· 信息融合技术概述	第11-12页
· 信息融合的基本原理	第11-12页
· 信息融合的优缺点	第12页
· 无线传感器网络信息融合的发展和研究意义	第12-13页
· 论文组织结构	第13-14页
第二章无线传感器网络的信息融合技术	第14-25页
· 无线传感器网络的结构	第14-16页
· 典型的无线传感器网络的结构	第14-15页
· 无线传感器网络的协议栈	第15页
· 无线传感器网络的关键问题	第15-16页
· 无线传感器网络中的信息融合	第16-20页
· 融合与能源消耗	第16-18页
· 融合技术	第18页
· 应用于无线传感器网络的融合技术	第18-20页
· 基于概率图模型的信息融合	第20-24页
· 概率图模型	第20-21页
· 贝叶斯网络	第21-23页
· 动态贝叶斯网络	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章无线传感器网络的静态模型	第25-34页
· 分布式环境中的无线传感器网络的静态模型	第25-28页
· 网络结构	第25-27页
· 模型结构	第27-28页
· 有向静态模型的信度传播	第28-30页
· 有向静态模型的学习	第30-31页
· 实验及分析说明	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章无线传感器网络的分布式动态模型	第34-50页
· 物理模型的建立	第34-35页
· 分布式连续贝叶斯	第35-38页
· 分布式连续贝叶斯估计	第35-37页
· 分布式连续贝叶斯算法	第37-38页
· 信度循环算法	第38-43页
· 高斯逼近法	第38-40页
· LPG 函数逼近法	第40-43页
· 高斯近似法和 LPG 函数逼近法的比较	第43页
· 最佳传感器节点的选取	第43页
· 实验分析及说明	第43-49页
· 本章小节	第49-50页
第五章总结和展望	第50-51页
参考文献	第51-54页
发表论文和科研情况说明	第54-55页
致谢	第55-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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