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曲线拟合预测模型及算法在水质远程监测系统中的研究

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曲线拟合预测模型及算法在水质远程监测系统中的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  · 研究背景与意义第11-13页
  · 国内外研究现状第13-16页
  · 主要研究内容第16-17页
  · 论文章节安排第17-19页
第二章 改进的B样条曲线拟合及特征提取的研究第19-32页
  · 问题的提出第19-23页
    · 明亮发光杆菌工作机理第19-20页
    · 环境变量对发光杆菌的影响第20-23页
  · 常用的曲线拟合函数第23-27页
  · 基于改进的B样条曲线拟合算法的拟合模型研究第27-29页
  · 曲线拟合模型的比较第29-31页
    · 模型的比较第29-30页
    · 曲线拟合的特征提取第30-31页
  · 本章小结第31-32页
第三章 毒性物质成分和浓度的识别第32-50页
  · 问题的提出第32-33页
  · 特征向量降维第33-35页
    · 主成分分析法(PCA)第33-34页
    · 线性判别分析(LDA)第34-35页
  · BP神经网络及其存在问题第35-38页
  · 改进的BP神经网络第38-43页
    · 学习率的改进第39页
    · 激活函数f(x)第39-41页
    · 隐含层节点数的选择第41页
    · 非线性误差函数选择第41页
    · 初始权值的优化第41-43页
  · 实验测试及结果分析第43-49页
    · 特征提取与降维第43-45页
    · 毒性物质成分与浓度识别第45-49页
  · 本章小结第49-50页
第四章 基于完成端口模型的网络通信性能的研究第50-66页
  · 问题的提出第50-51页
  · 基于IOCP模型的性能研究第51-54页
    · IOCP机制第51-52页
    · 基于对象池扩展的高效线程池技术第52-54页
  · 通信协议的设计与优化第54-58页
    · 通信协议第54-56页
    · 基于JSON和TLV的消息格式优化第56-57页
    · 正则表达式的协议识别技术研究第57-58页
  · 高效数据流处理算法设计第58-62页
    · 数据流处理模型第58-60页
    · 数据流处理算法设计第60-61页
    · 数据流处理算法的验证第61-62页
  · 系统服务器性能测试第62-64页
    · 性能测试方案第62-63页
    · 性能优化结果验证第63-64页
  · 本章小结第64-66页
第五章 水质远程在线监测系统的设计与实现第66-80页
  · 水质远程监测系统需求分析第66页
  · 水质远程在线监测系统的框架设计与模块设计第66-68页
    · 系统开发环境第66-67页
    · 系统结构第67-68页
  · 水质远程监测系统的实现第68-73页
    · 系统主要模块的实现类图第68-70页
    · 登录模块第70-72页
    · 系统主界面模块第72页
    · 数据显示模块第72-73页
  · 功能验证分析第73-78页
    · 系统模型构建的实现第73-74页
    · 毒性物质成分和浓度获取实现第74-75页
    · 服务器性能优化的实现第75-78页
  · 本章小结第78-80页
第六章 总结与展望第80-82页
  · 总结第80-81页
  · 展望第81-82页
参考文献第82-87页
致谢第87-88页
攻读硕士学位期间的研究成果第88页

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