基于信息融合算法的矿井安全监测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 矿井安全监测系统的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 无线传感器网络 | 第14-23页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 无线传感器网络的构成 | 第14-15页 |
| 2.1.2 无线传感器节点的组成 | 第15-16页 |
| 2.2 无线传感器网络的特点 | 第16-17页 |
| 2.3 无线传感器网络的关键技术 | 第17-19页 |
| 2.4 通信技术的选择 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 系统整体设计方案 | 第23-33页 |
| 3.1 Zigbee传感器网络 | 第24-30页 |
| 3.1.1 传感器节点的选择 | 第24-27页 |
| 3.1.2 Zigbee模块 | 第27-28页 |
| 3.1.3 Zigbee网络节点及协议 | 第28-30页 |
| 3.2 地面监控中心结构设计 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 Zigbee无线传感器网络设计 | 第33-47页 |
| 4.1 整体设计 | 第33-36页 |
| 4.2 Zigbee软件开发平台简介 | 第36-37页 |
| 4.3 终端节点程序设计 | 第37-39页 |
| 4.4 路由器节点程序设计 | 第39-40页 |
| 4.5 网络协调器程序设计 | 第40-42页 |
| 4.6 Zigbee网络组网 | 第42-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-47页 |
| 第5章 多传感器信息融合算法 | 第47-63页 |
| 5.1 信息融合的方法 | 第47-51页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第51-59页 |
| 5.2.1 BP神经网络原理 | 第51-54页 |
| 5.2.2 BP神经网络算法的实现 | 第54-55页 |
| 5.2.3 BP神经网络的改进 | 第55-57页 |
| 5.2.4 BP神经网络的设计 | 第57-58页 |
| 5.2.5 训练样本集的设计 | 第58-59页 |
| 5.3 MATLAB神经网络工具箱 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 BP神经网络MATLAB仿真实现 | 第63-77页 |
| 6.1 MATLAB Active X集成 | 第63-65页 |
| 6.1.1 MATLAB自动化服务器 | 第64页 |
| 6.1.2 MATLAB对象的操作方法 | 第64-65页 |
| 6.2 DELPHI调用MATLAB的实现 | 第65-66页 |
| 6.3 BP神经网络仿真实现 | 第66-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 总结 | 第77-78页 |
| 7.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
