| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-15页 |
| 第2章 无线传感器网络简介 | 第15-33页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第15-23页 |
| 2.1.1 无线传感器网络的结构 | 第15-20页 |
| 2.1.2 无线传感器网络的特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3 无线传感器网络的发展历程 | 第22-23页 |
| 2.2 无线传感器网络中不确定数据简介 | 第23-27页 |
| 2.2.1 定义及其产生原因 | 第23-24页 |
| 2.2.2 不确定数据的常见解决方法 | 第24-27页 |
| 2.3 无线传感器网络的应用 | 第27-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基础理论知识 | 第33-42页 |
| 3.1 拉格朗日插值 | 第33-35页 |
| 3.1.1 线性插值与抛物线插值 | 第33-34页 |
| 3.1.2 拉格朗日插值多项式 | 第34-35页 |
| 3.2 多元线性回归模型 | 第35-37页 |
| 3.2.1 一元回归一般形式 | 第35-36页 |
| 3.2.2 多元回归一般形式 | 第36-37页 |
| 3.3 神经网络中自适应线性单元简介 | 第37-41页 |
| 3.3.1 单层感知器 | 第37-39页 |
| 3.3.2 自适应线性单元模型 | 第39-40页 |
| 3.3.3 自适应线性单元学习算法 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 无线传感器网络不确定数据估计算法 | 第42-56页 |
| 4.1 算法思想 | 第42页 |
| 4.2 ISM算法分析 | 第42-48页 |
| 4.2.1 ISM算法设计 | 第42-46页 |
| 4.2.2 仿真与结果分析 | 第46-48页 |
| 4.3 ITM算法分析 | 第48-50页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.3.2 仿真验证及分析 | 第49-50页 |
| 4.4 ISTM算法 | 第50-53页 |
| 4.4.1 基本原理 | 第50-51页 |
| 4.4.2 算法仿真与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 采样频率、邻居节点个数对算法性能影响的仿真与分析 | 第53-55页 |
| 4.5.1 仿真设置 | 第53页 |
| 4.5.2 仿真结果分析 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |