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无线传感器网络中基于预测模型的数据融合算法研究

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无线传感器网络中基于预测模型的数据融合算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  · 课题研究背景与意义第10-11页
  · 课题研究历史与现状第11-12页
  · 本文的研究内容和组织结构第12-14页
第2章 无线传感器网络技术第14-29页
  · 无线传感器网络概述第14-21页
    · 传感器网络的关键问题第14-16页
    · 无线传感器网络体系结构第16-17页
    · 无线传感器网络的标准第17-19页
    · 无线传感器网络的类型第19-20页
    · 无线传感器网络的应用第20-21页
  · 数据融合概述第21-28页
    · 数据融合的模型第22-25页
    · 数据融合的分类第25-26页
    · 无线传感器网络中的数据融合第26-28页
  · 本章小节第28-29页
第3章 基于概率模型的数据融合算法第29-35页
  · 基于概率模型的数据融合第29-30页
  · KEN 拷贝动态概率模型第30-33页
  · DJC 模型介绍第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 基于 PSO-SVR 的 DJC 模型第35-46页
  · 粒子群算法第35-37页
    · 基本粒子群算法第35-36页
    · 粒子群算法基本步骤第36页
    · 粒子群算法参数第36-37页
  · 支持向量机预测模型第37-41页
    · 支持向量机第37-38页
    · 支持向量回归机第38-40页
    · 支持向量机的参数分析第40-41页
  · PSO-SVR 模型第41-43页
  · 基于 PSO-SVR 的 DJC 预测模型第43-45页
  · 本章小结第45-46页
第5章 感知数据预测仿真实验分析第46-53页
  · 实验环境介绍第46页
  · 实验模型建立第46-48页
  · 模型参数确定第48-49页
    · PSO-SVR 参数选择第48页
    · T-SVR 参数选择第48页
    · 反馈神经网络第48-49页
  · 实验结果分析第49-52页
    · SVR 参数选择试验结果第49页
    · 感知数据预测实验结果第49-51页
    · 不同样本空间实验对比分析第51-52页
  · 本章小结第52-53页
第6章 结论与展望第53-55页
  · 总结第53-54页
  · 展望第54-55页
参考文献第55-59页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第59-60页
致谢第60 页

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