| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-13页 |
| ·WSN 系统概述 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·WSN 节点故障诊断的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的发展趋势 | 第11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 无线传感器网络与故障诊断技术 | 第13-21页 |
| ·WSN 技术 | 第13-17页 |
| ·故障诊断技术 | 第17-21页 |
| 第三章 粗糙集理论约简算法的改进及在故障诊断中的应用 | 第21-44页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第21-22页 |
| ·在WSN 节点故障诊断中应用粗糙集理论的目的 | 第22页 |
| ·粗糙集属性约简 | 第22-25页 |
| ·粗糙集中几种常用约简算法 | 第25-31页 |
| ·归纳属性约简算法及其改进 | 第31-40页 |
| ·几种属性约简算法的比较 | 第40-41页 |
| ·粗糙集算法在故障诊断中的应用 | 第41-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 第四章 HAMMING 网络的改进及在故障诊断中的应用 | 第44-52页 |
| ·神经网络概述 | 第44-46页 |
| ·HAMMING 网络 | 第46页 |
| ·在WSN 节点故障诊断中应用HAMMING 网络的目的 | 第46-47页 |
| ·HAMMING 网络分类算法的改进与应用 | 第47-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第五章 粗糙集与HAMMING 神经网络集成故障诊断算法的形成. | 第52-56页 |
| ·算法融合概述 | 第52页 |
| ·粗糙集与HAMMING 神经网络集成算法的提出 | 第52页 |
| ·粗糙集与HAMMING 神经网络集成算法与其他诊断算法的比较. | 第52-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 第六章 无线传感器网络节点故障诊断的建模与仿真 | 第56-65页 |
| ·WSN 节点故障诊断技术的难点 | 第56页 |
| ·WSN 节点故障诊断算法的选取 | 第56-57页 |
| ·WSN 节点故障诊断方式的比较与选取 | 第57-58页 |
| ·WSN 节点故障诊断启动策略的制定 | 第58页 |
| ·WSN 节点故障分类 | 第58页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第58-64页 |
| ·本章小节 | 第64-65页 |
| 第七章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·本论文研究总结 | 第65-66页 |
| ·前景展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士研究生期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
