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基于预测模型的无线传感器网络数据融合研究

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基于预测模型的无线传感器网络数据融合研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  · 课题背景第9-10页
  · 无线传感器网络简介第10-11页
  · 数据融合技术研究历史第11-12页
  · 本论文的研究内容和意义第12-13页
  · 本章小结第13-14页
第2章 WSN技术及数据融合技术第14-26页
  · 无线传感器网络简介第14-17页
  · 数据融合技术简介第17-22页
  · 基于预测的数据融合算法第22-24页
  · 基于预测的数据融合过程第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 基因表达式编程第26-41页
  · GEP算法介绍第26-32页
    · 开放读码框架第27-30页
    · GEP中的基因第30-32页
  · 适应度函数的选择与评估第32-33页
  · 时序预测算法的基本原理第33-35页
    · GEP算法在时序预测中的应用第33页
    · ARMA算法在时序预测中的应用第33-35页
  · 实验仿真第35-40页
  · 本章小结第40-41页
第4章 混沌预测算法第41-57页
  · 混沌理论介绍第41-49页
    · 混沌理论的发展第41-42页
    · 动力系统的基本概念第42-47页
    · 混沌与分形理论典型图像第47-49页
  · 混沌辨识方法第49-52页
    · 功率谱方法第49-50页
    · 主成分分析第50-51页
    · 最大Lyapunov指数法第51页
    · 混沌辨识仿真第51-52页
  · 混沌预测算法简介第52-54页
  · 数据融合算法流程第54-55页
  · 数据仿真实验第55-56页
  · 本章小结第56-57页
第5章 NARX神经网络算法第57-75页
  · 神经网络简介第57-58页
  · BP算法介绍第58-67页
    · BP网络结构第58-60页
    · BP网络学习算法第60-65页
    · 神经网络预测第65-66页
    · BP神经网络预测的缺陷第66-67页
  · 非线性自回归神经网络第67-69页
    · NARX网络模型第68页
    · NARX网络数据融合步骤第68-69页
  · 基于NARX网络仿真实验第69-74页
    · NARX网络延迟参数取值实验第69-73页
    · 神经网络数据融合实验第73-74页
  · 本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-82页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果第82-83页
致谢第83-84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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