基于Lon技术的智能家居系统研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源、目的和意义 | 第10-12页 |
| ·课题来源 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的现状 | 第12-14页 |
| ·课题的研究内容、方法 | 第14页 |
| ·论文的组织 | 第14-16页 |
| 第2章 LONWORKS技术原理 | 第16-27页 |
| ·现场总线技术综述 | 第16-18页 |
| ·现场总线的概念 | 第16页 |
| ·现场总线技术的发展 | 第16-17页 |
| ·现场总线技术的特点 | 第17-18页 |
| ·LonWorks技术综述 | 第18-26页 |
| ·LonWorks技术的发展历史及特点 | 第18-19页 |
| ·LonTalk通信协议 | 第19-21页 |
| ·神经元芯片 | 第21-23页 |
| ·LonWorks技术的开发原理 | 第23-24页 |
| ·Neuron C语言 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 智能家居控制网络的设计 | 第27-43页 |
| ·智能节点硬件电路设计 | 第27-33页 |
| ·模拟量输入接口电路设计 | 第30-31页 |
| ·数字量输入接口电路设计 | 第31-32页 |
| ·数字量输出接口电路设计 | 第32-33页 |
| ·电源部分设计 | 第33页 |
| ·智能节点应用程序的设计 | 第33-39页 |
| ·模拟量采集部分的应用程序设计 | 第33-36页 |
| ·数字量采集部分的应用程序设计 | 第36-37页 |
| ·数字量输出部分的应用程序设计 | 第37-39页 |
| ·智能网络控制器的调试 | 第39页 |
| ·智能家居控制网络的组建 | 第39-41页 |
| ·智能家居控制网络的解决方案 | 第40-41页 |
| ·利用LonMaker组建LON控制网络 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 智能家居网络管理系统的设计 | 第43-56页 |
| ·数据表的开发 | 第43-45页 |
| ·小区主机管理系统的设计 | 第45-48页 |
| ·住户信息管理 | 第46-47页 |
| ·四表集抄和计费 | 第47页 |
| ·实时报警响应 | 第47页 |
| ·保安巡更管理 | 第47-48页 |
| ·系统维护 | 第48页 |
| ·智能家居远程控制子系统的设计 | 第48-55页 |
| ·统一建模语言(UML)概述 | 第48-50页 |
| ·Web Server | 第50-51页 |
| ·基于JSP技术与Struts框架的小区网站设计 | 第51-53页 |
| ·智能家居远程控制子系统的Web页面开发 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 RBF网络在智能红外报警中的仿真应用 | 第56-65页 |
| ·RBF神经网络 | 第56-60页 |
| ·RBF网络的概念与结构 | 第56-58页 |
| ·RBF网络训练准则 | 第58-59页 |
| ·RBF神经网络与BP神经网络的比较 | 第59页 |
| ·RBF神经网络与多层感知器的比较 | 第59-60页 |
| ·RBF神经网络在智能红外报警中的应用 | 第60-64页 |
| ·基于RBF网络的智能检测报警模型的建立 | 第60-61页 |
| ·RBF网络学习算法的确定 | 第61-62页 |
| ·仿真结果比较 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
