基于SOM的无线传感器网络信息融合技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·无线传感器网络 | 第11页 |
| ·信息融合技术 | 第11-12页 |
| ·应用背景分析 | 第12页 |
| ·国内外研究状况 | 第12-14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 无线传感器网络 | 第15-25页 |
| ·无线传感器网络的概念及其组成 | 第15-22页 |
| ·无线传感器网络概念 | 第15-16页 |
| ·传感器节点 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络研究热点 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络与其他无线网络的区别 | 第18页 |
| ·无线传感器网络协议体系 | 第18-22页 |
| ·操作系统 | 第22-23页 |
| ·无线传感器网络典型应用 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于SOM的信息融合 | 第25-44页 |
| ·信息融合定义 | 第25-26页 |
| ·信息融合优缺点 | 第26-27页 |
| ·信息融合体系结构 | 第27-29页 |
| ·集中式 | 第27页 |
| ·分布式 | 第27-29页 |
| ·混合式 | 第29页 |
| ·信息融合功能模型 | 第29-30页 |
| ·无线传感器网络中的信息融合预处理 | 第30-31页 |
| ·滤波 | 第30页 |
| ·压缩 | 第30-31页 |
| ·信息融合的分类 | 第31-34页 |
| ·从处理信息对象的层次上分 | 第31-33页 |
| ·从融合处理的信息的种类分 | 第33-34页 |
| ·信息融合算法 | 第34-42页 |
| ·典型方法 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络特点 | 第35-36页 |
| ·神经网络分析方法 | 第36-37页 |
| ·自组织特征映射网络概述 | 第37-38页 |
| ·自组织特征映射网络模型 | 第38-39页 |
| ·自组织特征映射网络学习算法 | 第39-40页 |
| ·自组织特征映射网络的相关函数 | 第40-42页 |
| ·自组织特征映射网络优缺点 | 第42页 |
| ·信息融合的应用 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于SOM的信息融合系统实现 | 第44-55页 |
| ·应用背景 | 第44-46页 |
| ·采用无线传感器网络的优势 | 第44-45页 |
| ·参数分析 | 第45-46页 |
| ·目前研究的相关项目 | 第46页 |
| ·从软件工程角度来分析无线传感器网络 | 第46-48页 |
| ·从用户角度出发分析 | 第48-53页 |
| ·用户需求分类 | 第48页 |
| ·类思想的引入 | 第48-49页 |
| ·UML | 第49-50页 |
| ·具体分析过程 | 第50-53页 |
| ·系统功能 | 第53页 |
| ·系统流程图 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 仿真实验 | 第55-63页 |
| ·仿真工具 | 第55-56页 |
| ·MATLAB介绍 | 第55页 |
| ·MATLAB系统组成 | 第55-56页 |
| ·信息融合系统仿真模型 | 第56-58页 |
| ·主要实验部分 | 第58-62页 |
| ·实验环境 | 第58-59页 |
| ·实验步骤 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析和评价 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-67页 |
| ·回顾小结 | 第63-64页 |
| ·下一步的工作 | 第64-67页 |
| ·跟QOS的结合 | 第64页 |
| ·分布式数据库 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
