| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 移动无线传感器网络概述 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.3.1 移动无线传感器网络可靠性研究 | 第15-20页 |
| 1.3.2 智能优化算法研究 | 第20-22页 |
| 1.3.3 智能优化算法在MWSN中的研究 | 第22-23页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第23-25页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 MWSN故障预测及可靠性评估方法基础研究 | 第27-56页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 MWSN故障预测研究 | 第27-44页 |
| 2.2.1 核函数与支持向量机基本原理 | 第29-32页 |
| 2.2.2 节点硬件故障预测研究 | 第32-39页 |
| 2.2.3 节点网络故障预测研究 | 第39-44页 |
| 2.3 MWSN可靠性评估方法研究 | 第44-55页 |
| 2.3.1 状态转移蒙特卡罗评估方法与网络功能值方法 | 第45-48页 |
| 2.3.2 MWSN可靠性评估与结果分析 | 第48-55页 |
| 2.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 基于人工蜂群的MWSN数据收集节能与可靠性算法 | 第56-74页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 系统模型与问题描述 | 第57-60页 |
| 3.3 人工蜂群算法 | 第60-65页 |
| 3.4 MWSN数据收集算法设计 | 第65-68页 |
| 3.4.1 数据收集算法主要思想 | 第65页 |
| 3.4.2 数据收集算法实现步骤 | 第65-68页 |
| 3.5 性能评估与结果分析 | 第68-73页 |
| 3.5.1 仿真环境设置 | 第68-69页 |
| 3.5.2 算法对比与结果分析 | 第69-73页 |
| 3.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 基于极限学习机的MWSN数据传输可靠性算法 | 第74-90页 |
| 4.1 引言 | 第74-76页 |
| 4.2 极限学习机 | 第76-79页 |
| 4.3 MWSN数据传输可靠性算法设计 | 第79-82页 |
| 4.3.1 算法设计思想 | 第80-81页 |
| 4.3.2 算法实现步骤 | 第81-82页 |
| 4.4 性能评估与结果分析 | 第82-89页 |
| 4.4.1 仿真环境设置 | 第82-83页 |
| 4.4.2 算法对比与结果分析 | 第83-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于人工蜂群优化粒子群的MWSN路由智能容错算法 | 第90-106页 |
| 5.1 引言 | 第90-91页 |
| 5.2 路由容错模型与问题描述 | 第91-95页 |
| 5.3 MWSN路由智能容错算法设计 | 第95-98页 |
| 5.3.1 引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法 | 第95-97页 |
| 5.3.2 基于人工蜂群优化粒子群的路由容错协议 | 第97-98页 |
| 5.4 性能评估与结果分析 | 第98-105页 |
| 5.4.1 仿真环境设置 | 第98-99页 |
| 5.4.2 算法对比与结果分析 | 第99-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-110页 |
| 6.1 工作总结 | 第106-107页 |
| 6.2 主要贡献与创新点 | 第107-108页 |
| 6.3 后续工作展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 读博期间参与项目及科研成果 | 第122-123页 |
