| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-15页 |
| 第1章 引言 | 第15-25页 |
| ·研究背景 | 第15-21页 |
| ·传感器网络概述 | 第16-18页 |
| ·传感器网络的特点 | 第18-19页 |
| ·传感器网络的研究问题 | 第19-21页 |
| ·国内外的研究现状 | 第21-22页 |
| ·本文的贡献 | 第22-23页 |
| ·论文结构 | 第23-25页 |
| 第2章 背景知识 | 第25-31页 |
| ·数据挖掘技术 | 第25-28页 |
| ·无处不在的数据挖掘技术 | 第28-31页 |
| 第3章 传感器网络中分类算法的研究 | 第31-57页 |
| ·引言 | 第31-33页 |
| ·算法的理论基础 | 第33-38页 |
| ·与分类有关的路由算法 | 第38-45页 |
| ·路由树的建立过程 | 第38-40页 |
| ·父节点的选择 | 第40页 |
| ·区域索引结构 | 第40-42页 |
| ·与分类有关的数据传输 | 第42-45页 |
| ·基于抽样的一次扫描分类算法 | 第45-56页 |
| ·样本大小问题 | 第47-48页 |
| ·数值属性剪枝策略 | 第48-54页 |
| ·分布式的决策树构造算法 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 传感器网络中关联规则挖掘算法的研究 | 第57-77页 |
| ·引言 | 第57-61页 |
| ·算法的理论基础 | 第61-62页 |
| ·单一数据流上的频繁项集挖掘算法 | 第62-69页 |
| ·算法描述 | 第64-68页 |
| ·算法所用到的数据结构 | 第68-69页 |
| ·传感器网络中的关联规则挖掘算法 | 第69-76页 |
| ·与频繁项集挖掘有关的路由算法 | 第70-72页 |
| ·FIDS(Frequent Items in Distributed Streams)算法 | 第72-74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 传感器网络中聚类算法的研究 | 第77-95页 |
| ·引言 | 第77-82页 |
| ·算法的理论基础 | 第82-88页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第82-87页 |
| ·K-平均聚类技术 | 第87-88页 |
| ·基于传感器网络的分布式K-平均聚类算法 | 第88-93页 |
| ·分布式聚类问题 | 第88-89页 |
| ·传感器网络中的处理方法 | 第89-91页 |
| ·DKCSN聚类算法 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第6章 传感器网络数据挖掘原型系统的设计与实现 | 第95-104页 |
| ·系统的实现 | 第95-103页 |
| ·系统的目标和实现平台 | 第95-96页 |
| ·系统的功能 | 第96-97页 |
| ·数据挖掘语言(SMQL) | 第97-99页 |
| ·图形用户界面 | 第99-102页 |
| ·挖掘结果的保存 | 第102-103页 |
| ·本章小节 | 第103-104页 |
| 结论 | 第104-105页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-116页 |
| 独创性声明 | 第116页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第116页 |