| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的创新点 | 第13页 |
| ·论文的组织 | 第13-15页 |
| 2 无线传感器网络的异常数据检测技术 | 第15-23页 |
| ·无线传感器网络简介 | 第15-18页 |
| ·无线传感器网络组成 | 第15-16页 |
| ·无线传感器网络节点类型及结构 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络的工作原理 | 第17-18页 |
| ·异常值检测概述 | 第18-19页 |
| ·异常值产生原因 | 第18页 |
| ·异常值定义 | 第18-19页 |
| ·传统异常检测方法概述 | 第19-22页 |
| ·基于统计的异常检测方法 | 第20页 |
| ·基于距离的异常检测方法 | 第20-21页 |
| ·基于聚类的异常检测方法 | 第21页 |
| ·基于分类的异常检测方法 | 第21页 |
| ·基于谱分解的异常检测方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于top-k(σ) 的无线传感器网络异常数据检测算法 | 第23-30页 |
| ·基于距离的异常值检测方法 | 第23页 |
| ·基于top-k的异常检测方法 | 第23-26页 |
| ·基于top-k(σ) 的异常检测方法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于神经网络的WSN异常数据检测方法 | 第30-34页 |
| ·神经网络简介 | 第30-31页 |
| ·线性神经网络概述 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络概述 | 第31页 |
| ·基于线性神经网络的WSN异常数据检测方法 | 第31-32页 |
| ·基于BP神经网络的WSN异常数据检测方法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 5 仿真实验与结果分析 | 第34-46页 |
| ·仿真实验环境简介 | 第34页 |
| ·实验评价指标设计 | 第34-35页 |
| ·参数 σ 对top-k(σ) 算法性能的影响 | 第35-37页 |
| ·数据集的规模对算法性能的影响 | 第37-39页 |
| ·基于神经网络的WSN异常数据检测实验 | 第39-44页 |
| ·BP神经网络异常数据检测方法的仿真结果 | 第40-43页 |
| ·线性神经网络异常数据检测方法的仿真结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 6 结束语 | 第46-48页 |
| ·本文工作总结 | 第46页 |
| ·下一步工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 个人简介 | 第52页 |