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偏好敏感决策树算法及其在家居环境监控问题中的应用研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-11页
        1.2.1 智能家居研究现状第9-10页
        1.2.2 决策树研究现状第10-11页
    1.3 论文研究内容第11-12页
    1.4 论文创新点第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 求解带偏好倾向行为预测问题的偏好敏感决策树算法第14-32页
    2.1 问题描述第14-15页
    2.2 决策树相关知识第15-20页
        2.2.1 决策树定义第15-16页
        2.2.2 经典算法介绍第16-19页
        2.2.3 决策树建树过程第19-20页
    2.3 偏好敏感决策树相关知识介绍第20-23页
        2.3.1 类偏好度第20-21页
        2.3.2 偏好代价矩阵第21页
        2.3.3 有效偏好第21-22页
        2.3.4 基于EP的结点类标号判断标准第22-23页
        2.3.5 EP增加量第23页
        2.3.6 新型分裂属性选择因子(ASF)第23页
    2.4 问题求解方法第23-27页
    2.5 实验结果与分析第27-31页
        2.5.1 实验数据第27-28页
        2.5.2 结果比较与分析第28-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 家居睡眠环境监控与预测系统设计与实现第32-48页
    3.1 系统总体设计第32-33页
    3.2 系统详细设计第33-42页
        3.2.1 智能网关模块设计第33-35页
        3.2.2 环境探测子系统设计第35-38页
        3.2.3 环境使用者探测子系统设计第38-40页
        3.2.4 环境调控子系统设计第40-42页
    3.3 系统测试第42-47页
        3.3.1 测试环境与准备第42页
        3.3.2 ZigBee网络性能测试第42-43页
        3.3.3 环境探测子系统功能测试第43-44页
        3.3.4 环境使用者探测子系统功能测试第44页
        3.3.5 环境调控子系统功能测试第44-45页
        3.3.6 睡眠偏好测试第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 总结与展望第48-50页
    4.1 总结第48页
    4.2 展望第48-50页
参考文献第50-54页
读研期间科研成果第54-55页
致谢第55-56页

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