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可扩展的养老院室内环境监测与辅助监护系统的研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及课题意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 养老院室内环境监测技术第9-10页
        1.2.2 辅助监护技术第10-11页
    1.3 本文工作第11-12页
        1.3.1 研究目标第11-12页
        1.3.2 工作内容第12页
    1.4 本文组织结构第12-14页
第二章 关键技术介绍第14-24页
    2.1 SCADA系统架构第14-17页
    2.2 软总线第17-18页
    2.3 插件技术第18-19页
    2.4 机器学习基础第19-23页
        2.4.1 机器学习概述第19-20页
        2.4.2 聚类算法第20-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 SIEMACS的需求分析与总体设计第24-33页
    3.1 SIEMACS需求和应用场景分析第24-26页
    3.2 SIEMACS架构设计第26-28页
    3.3 SIEMACS功能设计第28-32页
        3.3.1 现场层子系统第28-29页
        3.3.2 中控层子系统第29-30页
        3.3.3 监视层子系统第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 SIEMACS可配置可扩展技术的研究第33-45页
    4.1 SIEMACS可配置功能设计第33-37页
        4.1.1 楼宇管理第33页
        4.1.2 系统配置第33-36页
        4.1.3 视图组态第36-37页
    4.2 监视层子系统可扩展的软件架构的研究与设计第37-43页
        4.2.1 LSB软件架构的提出第37-39页
        4.2.2 LSB总体结构设计第39-40页
        4.2.3 LSB的工作机制第40-43页
        4.2.4 LSB的特点第43页
    4.3 本章小结第43-45页
第五章 基于感知床垫的睡眠监护技术的研究第45-58页
    5.1 引言第45页
    5.2 智能感知床垫设计第45-47页
    5.3 睡姿与翻身行为建模第47-56页
        5.3.1 相关定义第47-50页
        5.3.2 模型基础第50-51页
        5.3.3 TBOSM(Turning behavior of sleep model)五元组模型第51-53页
        5.3.4 基于K-means和DBSCAN的集成算法在TBOSM中的应用第53-54页
        5.3.5 测试第54-56页
        5.3.6 模型的应用第56页
    5.4 本章小结第56-58页
第六章 SIEMACS的实现与测试第58-77页
    6.1 开发及运行环境第58页
    6.2 视图组态的实现第58-64页
        6.2.1 MVC模型/视图架构第58-59页
        6.2.2 图元的实现第59-61页
        6.2.3 视图绘制第61-63页
        6.2.4 视图管理和实时监测第63-64页
    6.3 LSB的实现第64-68页
        6.3.1 实时数据中心的实现第64-65页
        6.3.2 接口的实现第65-66页
        6.3.3 对象代理的实现第66-67页
        6.3.4 注册信息管理实现第67-68页
    6.4 统计显示功能的实现第68-74页
        6.4.1 统计显示功能界面第68-69页
        6.4.2 房间状态列表及状态查询的实现第69-72页
        6.4.3 指定查询的实现第72-74页
    6.5 系统测试第74-76页
        6.5.1 视图组态功能的测试第74-75页
        6.5.2 LSB功能的测试第75-76页
        6.5.3 统计显示功能的测试第76页
    6.6 本章小结第76-77页
第七章 总结与展望第77-79页
    7.1 总结第77页
    7.2 展望第77-79页
参考文献第79-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间发表的论文第82页

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