| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据处理技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据可视化技术 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 无线网络技术及数据可视化技术基础 | 第14-19页 |
| 2.1 无线网络技术 | 第14-17页 |
| 2.1.1 无线网络的拓扑结构 | 第14-16页 |
| 2.1.2 无线网络的协议标准 | 第16-17页 |
| 2.2 数据可视化技术 | 第17-18页 |
| 2.2.1 数据可视化技术概念解析 | 第17页 |
| 2.2.2 数据可视化技术的分类 | 第17页 |
| 2.2.3 当前主流的可视化工具介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于改进的K-means算法对无线网络数据的聚类处理 | 第19-29页 |
| 3.1 K-means算法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 K-means算法介绍 | 第19-22页 |
| 3.1.2 K-means算法的缺陷 | 第22页 |
| 3.1.3 K-means算法的改进 | 第22-23页 |
| 3.2 平行坐标法 | 第23-24页 |
| 3.2.1 平行坐标法的基本概念 | 第23-24页 |
| 3.2.2 平行坐标法的数学基础 | 第24页 |
| 3.3 平行坐标法辅助改进后的K-means算法对数据进行分析 | 第24-26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-28页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第26页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 无线网络数据的预处理方法研究 | 第29-37页 |
| 4.1 粗糙集理论对冗余属性处理 | 第29-31页 |
| 4.1.1 粗糙集理论 | 第29页 |
| 4.1.2 决策信息系统与等价关系 | 第29-30页 |
| 4.1.3 基于粗糙集理论等价关系的属性约简模型 | 第30页 |
| 4.1.4 冗余属性约简 | 第30-31页 |
| 4.2 SNM算法对重复数据处理 | 第31-33页 |
| 4.2.1 SNM算法及缺陷 | 第31-32页 |
| 4.2.2 对SNM算法的改进 | 第32-33页 |
| 4.3 实验与分析 | 第33-36页 |
| 4.3.1 评价指标 | 第33-34页 |
| 4.3.2 实验数据集 | 第34页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 无线网络数据可视化分析系统的实现 | 第37-45页 |
| 5.1 系统设计 | 第37-39页 |
| 5.1.1 系统总体功能设计 | 第37页 |
| 5.1.2 开发平台与开发工具 | 第37-39页 |
| 5.2 系统主要功能模块的实现 | 第39-43页 |
| 5.2.1 数据导入管理模块 | 第39页 |
| 5.2.2 系统管理模块 | 第39-40页 |
| 5.2.3 数据统计分析模块 | 第40页 |
| 5.2.4 数据可视化展示模块 | 第40-43页 |
| 5.3 系统性能分析 | 第43-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |