| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-16页 |
| 1.1.1 无线传感器网络 | 第10-12页 |
| 1.1.2 Skyline及概率Skyline | 第12-14页 |
| 1.1.3 极限学习机 | 第14-16页 |
| 1.2 相关工作 | 第16-19页 |
| 1.3 本文贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 基于不确定元组独立模型的概率Skyline算法 | 第22-36页 |
| 2.1 问题描述 | 第22-25页 |
| 2.2 性质分析 | 第25-27页 |
| 2.3 算法描述 | 第27-32页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于不确定元组非独立模型的概率Skyline算法 | 第36-50页 |
| 3.1 问题描述 | 第36-38页 |
| 3.2 性质分析 | 第38-40页 |
| 3.3 算法描述 | 第40-45页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于ELM的路由树维护算法 | 第50-66页 |
| 4.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2 性质分析 | 第51-55页 |
| 4.3 移动传感器网络中路由树结构维护算法 | 第55-61页 |
| 4.3.1 基于位置模型的路由树维护算法 | 第55-58页 |
| 4.3.2 基于ELM的路由树维护算法 | 第58-61页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第61-63页 |
| 4.4.1 实验数据及实验设置 | 第62页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-66页 |
| 第5章 结束语 | 第66-70页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第78页 |