| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关工作 | 第16-24页 |
| 2.1 物联网概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 物联网的体系结构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 物联网的关键技术 | 第18页 |
| 2.2 物联网中数据的特点 | 第18-20页 |
| 2.2.1 异构性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 海量性 | 第19页 |
| 2.2.3 实时性 | 第19页 |
| 2.2.4 不确定性 | 第19-20页 |
| 2.3 物联网数据的交换标准 | 第20-21页 |
| 2.4 物联网数据处理的研究现状 | 第21-23页 |
| 2.4.1 数据分类 | 第21-22页 |
| 2.4.2 数据融合 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于XML的Transfer-Boost算法 | 第24-37页 |
| 3.1 Boosting算法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基于XML的分类算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Boosting算法描述 | 第26页 |
| 3.1.3 AdaBoost算法描述 | 第26-29页 |
| 3.2 迁移学习 | 第29页 |
| 3.3 基于 XML 的 Transfer-Boost 算法 | 第29-36页 |
| 3.3.1 解析 XML 格式的数据 | 第29-30页 |
| 3.3.2 Transfer-boost 算法 | 第30-33页 |
| 3.3.3 处理 XML 数据流 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于节点加权的 D-S 证据理论 | 第37-48页 |
| 4.1 常见的数据融合方法 | 第37-39页 |
| 4.2 传统的 D-S 证据理论 | 第39-41页 |
| 4.3 基于节点加权的 D-S 证据理论改进 | 第41-47页 |
| 4.3.1 传统的 D-S 改进方法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于节点加权的 D-S 改进方法 | 第42-44页 |
| 4.3.3 根据冲突情况调整节点权重大小 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 仿真实验 | 第48-53页 |
| 5.1 基于 XML 的 Transfer-Boost 算法的仿真与分析 | 第48-49页 |
| 5.2 基于节点加权的 D-S 证据理论的仿真与分析 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 总结工作 | 第53-54页 |
| 6.2 展望未来 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第60-61页 |
