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基于人工智能的LAN/WLAN集成网络可靠性研究

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基于人工智能的LAN/WLAN集成网络可靠性研究
论文目录
 
中文摘要第1-9 页
ABSTRACT第9-11 页
第一章 绪论第11-19 页
  · 课题背景第11 页
  · 课题研究的目的和意义第11-12 页
  · LAN/WLAN集成网络的组成及特点第12-13 页
  · 网络可靠性研究的现状及其发展第13-17 页
    · 可靠性定义研究第13-14 页
    · 可靠性指标研究第14-16 页
    · 可靠性分析方法研究第16 页
    · 网络可靠性研究的发展趋势第16-17 页
  · 本论文采用的理论方法和主要研究内容第17-19 页
第二章 一种非线性改变惯性权重的粒子群算法第19-27 页
  · 概述第19 页
  · 基本PSO算法第19-22 页
    · 基本PSO算法原理第19-20 页
    · 基本PSO算法流程第20-22 页
    · 基本PSO算法分析第22 页
  · 一种非线性改变惯性权重的粒子群算法第22-26 页
    · 问题的提出第22-23 页
    · 算法描述第23 页
    · 函数优化实验及结果分析第23-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第三章 基于PSO-BP算法的LAN/WLAN集成网络可靠性预测第27-50 页
  · 概述第27-35 页
    · BP神经网络的基本原理和流程第27-31 页
    · BP神经网络存在的问题第31-32 页
    · 一种基于PSO的BP神经网络改进算法第32-35 页
  · 用PSO-BP算法预测LAN/WLAN集成网络的可靠性第35-49 页
    · 定义第35-40 页
    · 预测模型第40-41 页
    · 实验设计第41-42 页
    · 结果分析与比较第42-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第四章 基于SVM的LAN/WLAN集成网络可靠性预测模型第50-69 页
  · 统计学习理论与支持向量机第50-59 页
    · 机器学习及经验风险最小化第50-51 页
    · 统计学习理论及结构风险最小化第51-52 页
    · 标准支持向量分类机第52-57 页
    · 支持向量回归学习机第57-59 页
  · 基于支持向量回归估计的LAN/WLAN集成网络可靠性预测模型第59-61 页
    · 常用的模型形式及模型参数选择第59 页
    · 常用的核函数形式及核函数参数选择第59-60 页
    · 回归模型的训练第60-61 页
  · 实验及其结果分析与比较第61-68 页
    · 建立样本及实验设计第61-62 页
    · 参数选择第62 页
    · 精度衡量标准第62 页
    · 结果分析与比较第62-68 页
  · 本章小结第68-69 页
第五章 基于Petri网的LAN/WLAN集成网络建模及其可靠性评估第69-81 页
  · 随机Petri网的基本原理及建模流程第69-73 页
    · 随机Petri网的基本原理第69-71 页
    · 随机Petri网的建模流程第71-73 页
  · 基于SPN对LAN/WLAN集成网络建模第73-77 页
    · LAN/WLAN系统描述第73-74 页
    · 基于SPN对LAN/WLAN建模第74-75 页
    · SPN模型的可达树及可达图第75 页
    · 同构马尔可夫链第75-77 页
  · RTS/CTS机制下的性能分析及计算结果第77-80 页
  · 本章小结第80-81 页
第六章 总结与展望第81-84 页
参考文献第84-93 页
攻读硕士学位期间发表和录用的论文第93-94 页
致谢第94-95 页
个人简况及联系方式第95-96 页

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