| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 通信网络效能评估研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 通信网络效能评估面临的挑战 | 第11-12页 |
| 1.3.1 通信网络效能评估主要指标确定方面 | 第11-12页 |
| 1.3.2 通信网络效能评估方法选取方面 | 第12页 |
| 1.3.3 通信网络效能评估结果方面 | 第12页 |
| 1.4 通信网络效能评估需要研究的关键问题 | 第12页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 通信网络效能评估主要指标与评估方法研究 | 第15-27页 |
| 2.1 科学合理的效能评估指标需求分析 | 第15-16页 |
| 2.2 通信网络效能评估主要指标确定原则 | 第16-17页 |
| 2.3 通信网络效能评估主要指标的确定 | 第17-19页 |
| 2.4 通信网络效能评估指标及评估方法研究 | 第19-25页 |
| 2.4.1 录入统计方式及相关指标 | 第19-23页 |
| 2.4.2 仿真分析方式及相关指标 | 第23-24页 |
| 2.4.3 计算解析方式及相关指标 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-27页 |
| 第三章 通信网络系统效能评估方法研究 | 第27-43页 |
| 3.1 层次分析法 | 第27-31页 |
| 3.1.1 层次分析法的基本原理 | 第27-30页 |
| 3.1.2 层次分析法的应用分析 | 第30-31页 |
| 3.2 模糊综合评价法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 模糊综合评价法的基本原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 模糊综合评价法的应用分析 | 第33页 |
| 3.3 ADC模型法 | 第33-34页 |
| 3.3.1 ADC模型评估法的基本原理 | 第33页 |
| 3.3.2 ADC模型的应用分析 | 第33-34页 |
| 3.4 BP神经网络评估法 | 第34-41页 |
| 3.4.1 BP神经网络基本原理与应用现状 | 第34-36页 |
| 3.4.2 BP神经网络评估方案设计与仿真结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4.3 BP神经网络应用的优点与局限性 | 第40-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于云理论评估法的创新应用研究与仿真分析 | 第43-57页 |
| 4.1 云理论概述 | 第43-45页 |
| 4.2 基于熵值法和云重心理论的通信网络系统效能评估法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 熵值法基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 熵值法在通信网络效能评估中的改进应用 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于改进熵值法和云重心理论的评估法实现 | 第47-49页 |
| 4.2.4 基于改进熵值法和云重心理论的评估法结果分析 | 第49-50页 |
| 4.3 层次分析法和逆向云算法相结合的通信网络效能评估方法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 逆向云算法原理 | 第50页 |
| 4.3.2 层次分析法和逆向云算法结合的评估法原理与仿真 | 第50-55页 |
| 4.3.3 层次分析法和逆向云算法结合的评估法仿真结果分析 | 第55-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间发表论文和申请的专利 | 第64页 |
