| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第16-31页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第16-21页 |
| ·无线传感器网络体系结构 | 第16-18页 |
| ·无线传感器网络拓扑结构 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络特点 | 第19-20页 |
| ·无线传感器网络的应用前景 | 第20-21页 |
| ·离群点检测概述 | 第21-26页 |
| ·基于统计的离群点检测算法 | 第22页 |
| ·基于深度的离群点检测算法 | 第22-23页 |
| ·基于距离的离群点检测算法 | 第23页 |
| ·基于密度的离群点检测算法 | 第23-24页 |
| ·基于聚类的离群点检测算法 | 第24-25页 |
| ·数据流中的离群点检测 | 第25-26页 |
| ·支持向量机分类机理 | 第26-29页 |
| ·基于超平面的一类SVM | 第27-28页 |
| ·基于超球面的一类SVM | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 WSN中基于时空关联的离群点检测算法研究 | 第31-44页 |
| ·问题形式化 | 第32-33页 |
| ·OTOD算法描述 | 第33-39页 |
| ·基于滑动窗口技术的候选离群点生成算法 | 第33-36页 |
| ·top-n局部离群点生成算法 | 第36-37页 |
| ·top-n全局离群点生成算法 | 第37页 |
| ·算法性能分析 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 WSN中基于超椭球SVM离群点检测算法研究 | 第44-61页 |
| ·相关分析 | 第44-46页 |
| ·自适应的基于超椭球SVM的离群点检测算法 | 第46-56页 |
| ·问题的形式化 | 第46-47页 |
| ·基于超椭球的一类SVM机理 | 第47-50页 |
| ·模型更新机制 | 第50-52页 |
| ·AHOD算法 | 第52-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-60页 |
| ·网络仿真软件OPNET | 第57页 |
| ·仿真环境 | 第57-58页 |
| ·性能评价指标 | 第58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·进一步工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71页 |