| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·无线传感器网络基本概念 | 第12-13页 |
| ·无线传感器网络特点 | 第13-14页 |
| ·基于无线传感器网络的数据异常检测技术 | 第14-15页 |
| ·数据异常检测的定义 | 第14页 |
| ·数据异常检测存在的问题 | 第14-15页 |
| ·数据异常检测的应用 | 第15页 |
| ·基于无线传感器网络的数据补全技术 | 第15-17页 |
| ·数据补全技术简介 | 第15-16页 |
| ·数据补全的意义 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第19-28页 |
| ·数据异常检测技术 | 第19-21页 |
| ·基于统计的异常检测方法 | 第19页 |
| ·基于聚类的异常检测方法 | 第19-20页 |
| ·基于距离的异常检测方法 | 第20页 |
| ·基于密度的异常检测方法 | 第20-21页 |
| ·支持向量机技术 | 第21-24页 |
| ·SVM 的理论基础 | 第21页 |
| ·线性判别函数和判别面 | 第21-23页 |
| ·最优分类面 | 第23-24页 |
| ·数据补全技术 | 第24-26页 |
| ·数据缺失的定义 | 第24页 |
| ·数据缺失的原因 | 第24-25页 |
| ·数据补全相关技术 | 第25页 |
| ·数据缺失的处理方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于 WSN 异常检测的 KNN-SVM 算法 | 第28-44页 |
| ·KNN 算法的介绍 | 第28-29页 |
| ·异常检测的 KNN-SVM 算法 | 第29-39页 |
| ·算法原理 | 第29-31页 |
| ·优化技术 | 第31-34页 |
| ·KNN-SVM 算法描述 | 第34-38页 |
| ·性能分析 | 第38-39页 |
| ·实验测试及分析 | 第39-43页 |
| ·数据数据来源 | 第39-40页 |
| ·数据样本裁剪后的结果及分析 | 第40-42页 |
| ·测试结果及分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于 WSN 数据补全的 Ioptspace 算法 | 第44-61页 |
| ·线性插值算法 | 第44页 |
| ·基于空间相关性的缺失数据补全算法 | 第44-46页 |
| ·算法原理 | 第44-45页 |
| ·性能分析 | 第45-46页 |
| ·Ioptspace 算法 | 第46-49页 |
| ·OptSpace 算法原理 | 第46-47页 |
| ·Ioptspace 算法描述 | 第47-49页 |
| ·性能分析 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-60页 |
| ·实验数据来源 | 第49-50页 |
| ·三个算法的实验结果 | 第50-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-62页 |
| ·本文总结 | 第61页 |
| ·下一步工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |