| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 多sink无线传感器网络概述 | 第9-11页 |
| 1.1.2 多sink无线传感器网络面临的挑战 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 多sink无线传感器网络路由协议概述 | 第16-27页 |
| 2.1 多sink无线传感器网络路由协议的特点 | 第16-17页 |
| 2.2 多sink无线传感器网络路由的过程 | 第17-18页 |
| 2.3 多sink无线传感器网络路由协议分类 | 第18-20页 |
| 2.4 多sink无线传感器网络路由协议分析 | 第20-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 朴素贝叶斯分类模型 | 第27-35页 |
| 3.1 分类的概念 | 第27-28页 |
| 3.1.1 分类的基本概念 | 第27-28页 |
| 3.1.2 分类方法的评估准则 | 第28页 |
| 3.2 贝叶斯分类模型基础 | 第28-30页 |
| 3.2.1 条件概率和乘法定理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 全概率公式和贝叶斯定理 | 第29页 |
| 3.2.3 极大似然假设和极大后验假设 | 第29-30页 |
| 3.2.4 事件的独立性 | 第30页 |
| 3.3 朴素贝叶斯分类模型 | 第30-33页 |
| 3.3.1 朴素贝叶斯分类模型的特点 | 第31-32页 |
| 3.3.2 朴素贝叶斯分类模型的构造 | 第32-33页 |
| 3.4 基于朴素贝叶斯分类模型的系统建模 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于朴素贝叶斯分类模型的多sink无线传感器网络概率路由算法 | 第35-50页 |
| 4.1 现有多sink无线传感器网络路由算法存在的问题 | 第35-36页 |
| 4.2 基于朴素贝叶斯分类模型的多sink无线传感器网络概率路由算法 | 第36-44页 |
| 4.2.1 最优多sink选择机制 | 第36-39页 |
| 4.2.2 概率路由选择机制 | 第39-41页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第41-44页 |
| 4.3 仿真设计与结果分析 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 全文总结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
