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信息—物理空间融合中物理对象的自然属性建模

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信息—物理空间融合中物理对象的自然属性建模
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-13页
1 绪论第13-22页
  1.1 研究背景和意义第13-16页
    1.1.1 研究背景第13-15页
    1.1.2 研究意义第15-16页
  1.2 研究目标和内容第16-19页
    1.2.1 研究目标第16页
    1.2.2 研究内容第16-19页
  1.3 论文的主要创新点第19-20页
  1.4 论文的组织结构第20-22页
2 物理对象的自然属性建模概述第22-35页
  2.1 物理对象的自然属性概述第22-26页
    2.1.1 自然属性的概述第22页
    2.1.2 物理对象的自然属性分类第22-24页
    2.1.3 对物理对象的自然属性进行建模的需求第24-26页
  2.2 信息-物理空间融合中物理对象的自然属性建模的国内外研究现状第26-34页
    2.2.1 信息-物理空间融合的研究进展第26-27页
    2.2.2 基于唯一识别类自然属性的物理对象身份标识建模研究综述第27-29页
    2.2.3 基于唯一识别类自然属性标识模型的物理对象身份解析研究综述第29-31页
    2.2.4 基于语义的物理对象非唯一识别类自然属性描述建模研究综述第31-33页
    2.2.5 基于非唯一识别类自然属性语义描述模型的物理对象搜索研究综述第33-34页
  2.3 本章小结第34-35页
3 基于唯一识别类自然属性的物理对象身份标识建模第35-53页
  3.1 引言第35-36页
  3.2 物理对象的身份标识第36-40页
    3.2.1 物联网标识体系第36-38页
    3.2.2 基于自然属性的物理对象身份标识第38-40页
  3.3 以人脸特征为例进行身份标识建模第40-52页
    3.3.1 基于云计算的人脸标识系统模型第40-43页
    3.3.2 基于雾计算的人脸标识系统模型第43-45页
    3.3.3 基于Uniform LBP人脸特征的身份标识符生成模型第45-48页
    3.3.4 实验及结果分析第48-52页
  3.4 本章小结第52-53页
4 基于唯一识别类自然属性标识模型的物理对象身份解析第53-86页
  4.1 引言第53-54页
  4.2 物理对象的身份解析第54-57页
    4.2.1 物联网标识解析体系第54-55页
    4.2.2 基于唯一识别类自然属性标识的物理对象身份解析第55-57页
  4.3 以人脸标识为例建立标识解析方案第57-85页
    4.3.1 基于欧式距离的人脸标识符匹配算法第57-58页
    4.3.2 基于MapReduce的并行人脸标识符匹配机制第58-60页
    4.3.3 基于云计算的人脸标识解析方案第60-64页
    4.3.4 基于雾计算的人脸标识解析方案第64-67页
    4.3.5 基于雾计算的人脸标识和解析架构中的安全和隐私保护方案第67-77页
    4.3.6 实验及结果分析第77-85页
  4.4 本章小结第85-86页
5 基于语义的物理对象非唯一识别类自然属性的描述建模第86-107页
  5.1 引言第86-87页
  5.2 语义技术基础第87-90页
    5.2.1 本体第87-89页
    5.2.2 OWL第89-90页
  5.3 物理对象非唯一识别类自然属性的语义描述建模第90-93页
  5.4 异构物联网设备资源的抽象和自然属性语义描述建模第93-105页
    5.4.1 软件定义设备(SDD)的概念第94-95页
    5.4.2 SDD设备资源的建模过程第95-98页
    5.4.3 智能家居场景中基于本体的SDD设备资源的语义描述建模第98-105页
  5.5 本章小结第105-107页
6 基于非唯一识别类自然属性语义描述模型的物理对象搜索第107-127页
  6.1 引言第107-108页
  6.2 语义技术基础第108-109页
    6.2.1 SWRL第108-109页
    6.2.2 Jena第109页
  6.3 基于语义的物理对象搜索系统逻辑架构第109-112页
  6.4 智能家居场景中基于语义的SDD设备资源搜索方法第112-126页
    6.4.1 设备资源搜索服务的应用需求第112-114页
    6.4.2 索引构建第114-115页
    6.4.3 设备本体的生成第115-116页
    6.4.4 查询扩展第116-122页
    6.4.5 语义相似度计算第122-123页
    6.4.6 实验及结果分析第123-126页
  6.5 本章小结第126-127页
7 结论第127-131页
参考文献第131-140页
作者简历及在学研究成果第140-145页
学位论文数据集第145页

本篇论文共145页,点击这进入下载页面
 
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