| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 本体与多源异构数据 | 第18-29页 |
| 2.1 本体技术 | 第18-23页 |
| 2.1.1 本体的定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 本体的构建 | 第19-21页 |
| 2.1.3 本体映射 | 第21-23页 |
| 2.2 多源异构数据融合 | 第23-26页 |
| 2.2.1 多源异构数据的特征 | 第24-25页 |
| 2.2.2 数据融合的层次 | 第25-26页 |
| 2.3 智能家居中的传感器数据融合 | 第26-28页 |
| 2.3.1 智能家居中的传感器数据融合的特点 | 第27-28页 |
| 2.3.2 智能家居中数据融合存在的主要问题 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于本体的特征级数据融合 | 第29-44页 |
| 3.1 智能家居传感器数据的融合模型 | 第29-33页 |
| 3.1.1 模型概述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 数据融合中的数据模型转换 | 第30-33页 |
| 3.2 多源异构数据的特征级融合方法研究 | 第33-39页 |
| 3.2.1 基于本体的传感器语义描述 | 第33-37页 |
| 3.2.2 基于本体的动态目标语义描述 | 第37-39页 |
| 3.3 特征级数据融合算法研究 | 第39-43页 |
| 3.3.1 传感器本体实例的更新算法 | 第39-41页 |
| 3.3.2 传感器本体实例的属性融合和特征提取算法 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于本体的决策级数据融合 | 第44-60页 |
| 4.1 传感器数据的决策级融合 | 第44-47页 |
| 4.1.1 决策级数据融合需要解决的主要问题 | 第44-45页 |
| 4.1.2 智能家居中决策级数据融合的过程描述 | 第45页 |
| 4.1.3 决策级数据融合中的态势评估 | 第45-47页 |
| 4.2 智能家居中的态势本体构建 | 第47-52页 |
| 4.2.1 态势本体的构建 | 第47-49页 |
| 4.2.2 特征级本体与态势本体的映射 | 第49-50页 |
| 4.2.3 态势本体的一致性检测 | 第50-52页 |
| 4.3 基于规则的决策级融合方法 | 第52-58页 |
| 4.3.1 态势评估方法的研究 | 第52-54页 |
| 4.3.2 数据的时效性处理 | 第54页 |
| 4.3.3 基于规则的决策生成 | 第54-58页 |
| 4.4 知识库的创建 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于本体的决策级数据融合系统的实现 | 第60-70页 |
| 5.1 DFS原型工具 | 第60-66页 |
| 5.1.1 DFS原型工具设计与实现 | 第60-63页 |
| 5.1.2 DFS原型工具展示 | 第63-66页 |
| 5.2 智能家居领域的决策级数据融合的实例分析 | 第66-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文总结 | 第70页 |
| 6.2 未来工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |