传感器网络数据融合技术研究及在温室控制中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-19页 |
| ·传感器网络及其应用 | 第12-14页 |
| ·传感器网络概述 | 第12-13页 |
| ·传感器网络的应用 | 第13-14页 |
| ·传感器网络关键技术 | 第14-17页 |
| ·论文研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 传感器网络相关技术 | 第19-28页 |
| ·传感器网络的结构体系 | 第19-23页 |
| ·传感器网络的形成方式 | 第19-20页 |
| ·网络结构体系 | 第20-21页 |
| ·节点构成 | 第21-22页 |
| ·传感器网络软件结构 | 第22-23页 |
| ·传感器网络特征 | 第23-25页 |
| ·传感器网络的性能指标 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 第三章 数据融合技术 | 第28-49页 |
| ·数据融合的基本概念 | 第28-29页 |
| ·数据融合的相关技术 | 第29-30页 |
| ·数据融合方法分类 | 第30-35页 |
| ·基于物理模型的方法 | 第31页 |
| ·基于特征的推理方法 | 第31-34页 |
| ·基于感知模型的方法 | 第34-35页 |
| ·传感器网络应用中的数据融合 | 第35-38页 |
| ·数据融合的问题描述 | 第35-37页 |
| ·数据融合中融合方法和融合结构的关系 | 第37-38页 |
| ·主要算法研究 | 第38-48页 |
| ·基于 Bayes 推理的数据融合 | 第38-41页 |
| ·基于D-S 证据理论的数据融合 | 第41-45页 |
| ·专家系统 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 传感器网络数据融合混合算法 | 第49-60页 |
| ·D-S 算法改进 | 第49-51页 |
| ·专家系统中基于加权模糊推理机的实现 | 第51-54页 |
| ·混合算法 | 第54-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 温室控制系统中融合模型的设计 | 第60-77页 |
| ·试验环境 | 第60-63页 |
| ·系统总体结构 | 第63-65页 |
| ·数据融合模块的设计 | 第65-74页 |
| ·数据融合结构 | 第65-67页 |
| ·专家系统子模块 | 第67-74页 |
| ·结果分析 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻硕期间所取得的研究成果 | 第84-85页 |
