物联网与工业企业决策支持系统融合研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 评述 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容与方法 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-18页 |
| 第2章 论文相关理论基础 | 第18-29页 |
| 2.1 物联网概念与应用 | 第18-19页 |
| 2.2 企业决策支持系统 | 第19-21页 |
| 2.3 复杂网络理论 | 第21-28页 |
| 2.3.1 小世界网络模型 | 第22-25页 |
| 2.3.2 网络化数据挖掘方法 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 工业企业物联网与决策支持系统融合架构 | 第29-36页 |
| 3.1 融合系统构建意义 | 第29-30页 |
| 3.2 融合系统整体架构 | 第30-33页 |
| 3.2.1 传统物联网层次分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 融合系统层次 | 第31-33页 |
| 3.3 融合系统具体模块设计 | 第33-35页 |
| 3.3.1 感知识别模块 | 第33-34页 |
| 3.3.2 决策管理模块 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 融合系统感知层的小世界网络优化设计 | 第36-48页 |
| 4.1 感知层小世界网络拓扑优化 | 第36-40页 |
| 4.1.1 感知信息特征 | 第36-37页 |
| 4.1.2 感知层网络的小世界特性 | 第37-38页 |
| 4.1.3 网络优化过程 | 第38-40页 |
| 4.2 网络拓扑优化下的信息传输路径选择 | 第40-43页 |
| 4.2.1 分簇路由算法分类 | 第40-41页 |
| 4.2.2 LEACH 算法及其改进过程 | 第41-43页 |
| 4.3 算法仿真与结果分析 | 第43-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 融合系统决策层的网络化数据挖掘算法研究 | 第48-63页 |
| 5.1 决策数据的网络化表示 | 第48-50页 |
| 5.2 网络化关联规则算法 | 第50-56页 |
| 5.2.1 关联规则基本概念 | 第51-52页 |
| 5.2.2 网络化关联规则算法原理及过程 | 第52-56页 |
| 5.3 网络化聚类算法 | 第56-60页 |
| 5.3.1 聚类基本概念 | 第57-58页 |
| 5.3.2 网络化聚类算法原理及过程 | 第58-60页 |
| 5.4 网络化数据挖掘在决策支持中的应用 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 物联网与质量管理决策支持子系统融合实例 | 第63-70页 |
| 6.1 轮毂铸造工艺简介 | 第63-64页 |
| 6.2 铸造工艺中影响轮毂质量的要素 | 第64-66页 |
| 6.3 系统融合 | 第66-69页 |
| 6.3.1 数据感知过程 | 第66-67页 |
| 6.3.2 决策支持过程及挖掘结果 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
