自组织网络态势评估与可视化呈现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 自组织网络简介 | 第14页 |
| 1.3 态势感知技术 | 第14-19页 |
| 1.3.1 态势感知研究框架 | 第16页 |
| 1.3.2 态势感知技术特点 | 第16-17页 |
| 1.3.3 态势感知技术发展 | 第17-19页 |
| 1.4 态势评估中应用到的技术 | 第19-24页 |
| 1.4.1 神经网络 | 第19-23页 |
| 1.4.2 网络介数 | 第23-24页 |
| 1.5 可视化呈现技术 | 第24-26页 |
| 1.6 论文工作安排 | 第26-28页 |
| 第二章 基于介数的节点及链路重要性评估方法 | 第28-45页 |
| 2.1 基于拓扑介数的节点链路重要性评估 | 第28-30页 |
| 2.2 基于流量介数的节点链路重要性评估 | 第30-32页 |
| 2.3 算法设计 | 第32-33页 |
| 2.4 基于介数的节点及链路重要性仿真 | 第33-44页 |
| 2.4.1 基于拓扑介数的链路重要性仿真 | 第34-37页 |
| 2.4.2 基于拓扑介数的节点重要性仿真 | 第37-39页 |
| 2.4.3 基于流量介数的链路重要性仿真 | 第39-41页 |
| 2.4.4 基于流量介数的节点重要性仿真 | 第41-43页 |
| 2.4.5 算法跟踪性能仿真 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于神经网络的网络态势评估算法 | 第45-63页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第45-47页 |
| 3.2 量化共轭梯度算法 | 第47页 |
| 3.3 算法设计思路 | 第47-49页 |
| 3.4 算法设计实现 | 第49-56页 |
| 3.4.1 神经网络训练算法设计实现 | 第49-54页 |
| 3.4.2 网络态势生成算法设计实现 | 第54-56页 |
| 3.5 设计仿真实验 | 第56-62页 |
| 3.5.1 准确性的比较 | 第56-59页 |
| 3.5.2 隐层数量的合理性验证 | 第59-60页 |
| 3.5.3 训练算法的合理性验证 | 第60-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 算法实现与基本网络环境架设 | 第63-81页 |
| 4.1 软件基本架构 | 第63-64页 |
| 4.2 前端显示部分 | 第64-71页 |
| 4.2.1 Extjs软件开发包设置 | 第64-68页 |
| 4.2.2 GeoServer地图服务开发包 | 第68-71页 |
| 4.3 程序控制部分 | 第71-74页 |
| 4.3.1 JDBC接 | 第71-72页 |
| 4.3.2 Matlab控制接 | 第72-74页 |
| 4.4 数据库服务部分 | 第74-75页 |
| 4.5 算法执行部分 | 第75-79页 |
| 4.6 可视化呈现技术小结 | 第79-81页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 全文总结 | 第81页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 作者简介 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第88-89页 |
| 学位论文评审后修改说明表 | 第89-90页 |
| 学位论文答辩后勘误修订说明表 | 第90-91页 |
