| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状及面临的挑战 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关工作 | 第14-29页 |
| 2.1 异常检测与诊断技术概述 | 第14-20页 |
| 2.1.1 基于程序执行记录的异常检测与诊断工具 | 第16-18页 |
| 2.1.2 网络故障检测与诊断技术 | 第18-20页 |
| 2.2 TinyOS程序特征分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 TinyOS并发模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 程序执行特征分析 | 第21-23页 |
| 2.2.3 TinyOS编译原理 | 第23-24页 |
| 2.3 感知节点程序任务执行轨迹分析 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于任务执行轨迹的异常检测与诊断算法设计 | 第29-40页 |
| 3.1 异常检测与诊断算法框架 | 第29-30页 |
| 3.2 任务及关联函数提取方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 任务执行轨迹提取 | 第30-31页 |
| 3.2.2 任务关联函数调用频数提取 | 第31-35页 |
| 3.3 异常检测与诊断算法相关技术 | 第35-39页 |
| 3.3.1 OCSVM原理及分类决策机制 | 第35-38页 |
| 3.3.2 T检验及相关假设 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于任务执行轨迹的异常任务检测算法 | 第40-57页 |
| 4.1 基于任务执行轨迹的异常任务检测算法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 构建任务执行轨迹模型 | 第40-42页 |
| 4.1.2 基于任务执行轨迹的异常检测算法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于OCSVM分类模型的异常检测模型优化及性能分析 | 第43-47页 |
| 4.2.1 一分类支持向量机异常检测模型及参数优化 | 第43-45页 |
| 4.2.2 分类器性能分析 | 第45-47页 |
| 4.3 实例验证及结果分析 | 第47-55页 |
| 4.3.1 定时器溢出异常检测结果分析 | 第48-51页 |
| 4.3.2 路由动态更新异常检测结果分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于任务执行轨迹的异常诊断算法 | 第57-75页 |
| 5.1 基于任务执行轨迹的异常诊断概述及相关定义 | 第57-58页 |
| 5.2 基于任务调用函数执行模型的异常诊断算法 | 第58-65页 |
| 5.2.1 获取异常任务关联函数调用集合 | 第58-59页 |
| 5.2.2 构建异常任务关联函数调用频数模型 | 第59-61页 |
| 5.2.3 基于异常任务关联函数调用频数模型的异常诊断算法 | 第61-62页 |
| 5.2.4 任务关联函数调用图简化规则 | 第62-65页 |
| 5.3 实例验证及结果分析 | 第65-74页 |
| 5.3.1 定时器异常诊断结果分析 | 第65-68页 |
| 5.3.2 路由动态更新异常诊断结果分析 | 第68-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 本文工作总结 | 第75-76页 |
| 研究展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
