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基于Web的物联网体系结构和感知域关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-37页
    1.1 引言第13页
    1.2 物联网第13-22页
        1.2.1 物联网概述第14-16页
        1.2.2 物联网的组成第16-18页
        1.2.3 物联网的应用现状第18-20页
        1.2.4 物联网产业存在的问题第20-21页
        1.2.5 物联网应用中的关键技术第21-22页
    1.3 无线传感网络第22-30页
        1.3.1 无线传感器节点第22-24页
        1.3.2 无线传感器网络特点第24-25页
        1.3.3 无线传感器网络的关键技术第25-30页
    1.4 本文的主要贡献第30-32页
        1.4.1 基于Web的物联网系统结构第30-31页
        1.4.2 一种基于虚拟坐标的动态自适应分簇协议第31页
        1.4.3 一种基于小生境粒子群优化的自适应分簇协议第31页
        1.4.4 一种基于粒子群蚁群优化的动态分簇路由协议第31-32页
    1.5 论文组织结构第32页
    参考文献第32-37页
第二章 基于Web的物联网体系结构第37-57页
    2.1 物联网系统体系架构第37-42页
        2.1.1 感知域第38-40页
        2.1.2 业务域第40-42页
    2.2 物联网发展存在的问题及需求第42-43页
    2.3 基于Web的物联网系统服务平台第43-44页
    2.4 基于Web的物联网系统的商业模式第44-46页
    2.5 应用服务中间件第46-49页
        2.5.1 应用服务中间件功能第46-48页
        2.5.2 各层主要功能第48-49页
    2.6 应用与服务管理平台第49-52页
        2.6.1 基本功能第49-50页
        2.6.2 开发服务管理第50页
        2.6.3 应用实验和体验服务管理第50-51页
        2.6.4 安全管理第51-52页
    2.7 物联网生态系统第52页
    2.8 本章总结第52-53页
    参考文献第53-57页
第三章 一种基于虚拟坐标的动态自适应分簇协议第57-73页
    3.1 引言第57-58页
    3.2 相关工作第58-59页
    3.3 系统模型第59-61页
        3.3.1 网络模型第59-60页
        3.3.2 能耗模型第60-61页
    3.4 基于虚拟坐标的动态自适应分簇协议第61-66页
        3.4.1 算法的基础第61-62页
        3.4.2 最优簇头数量的论证第62-63页
        3.4.3 网络区域虚拟坐标动态自适应划分第63-64页
        3.4.4 虚拟坐标动态自适应分簇协议第64-65页
        3.4.5 算法的流程第65-66页
    3.5 算法性能评估第66-69页
        3.5.1 仿真环境第67页
        3.5.2 仿真结果第67-69页
    3.6 本章总结第69-70页
    参考文献第70-73页
第四章 一种基于小生境粒子群优化的自适应分簇协议第73-95页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 相关工作第74-75页
    4.3 系统模型第75-76页
        4.3.1 网络模型第75-76页
        4.3.2 能耗模型第76页
    4.4 无参数小生境粒子群优化算法的改进第76-83页
        4.4.1 粒子群优化算法第76-79页
        4.4.2 小生境技术第79-80页
        4.4.3 无参数小生境粒子群优化算法改进第80-81页
        4.4.4 算法验证第81-83页
    4.5 一种基于小生境粒子群优化的自适应分簇协议第83-87页
        4.5.1 算法的基础第83-84页
        4.5.2 ACP-NPSO的适应值函数第84-85页
        4.5.3 ACP-NPSO协议第85-87页
    4.6 算法性能评估第87-90页
        4.6.1 仿真环境第87页
        4.6.2 仿真结果第87-90页
    4.7 本章总结第90-91页
    参考文献第91-95页
第五章 一种基于粒子群蚁群优化的动态分簇路由协议第95-113页
    5.1 引言第95-96页
    5.2 相关工作第96页
    5.3 系统模型第96-97页
        5.3.1 网络模型第96-97页
        5.3.2 能耗模型第97页
    5.4 蚁群算法及性能分析第97-104页
        5.4.1 蚁群算法第98-100页
        5.4.2 蚁群算法的具体步骤第100-102页
        5.4.3 蚁群算法的复杂度第102-103页
        5.4.4 参数选择对蚁群算法的影响第103-104页
    5.5 一种基于粒子群蚁群优化的动态分簇路由协议第104-106页
        5.5.1 DCRP-PSOACA协议适应值第105页
        5.5.2 算法的流程第105-106页
    5.6 算法性能评估第106-108页
        5.6.1 仿真环境第106-107页
        5.6.2 仿真结果第107-108页
    5.7 本章总结第108-109页
    参考文献第109-113页
第六章 结束语第113-117页
附录第117-119页
致谢第119-121页
攻读学位期间发表的学术论文目录第121-122页

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