| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·物联网国内外发展概况 | 第12-15页 |
| ·生物智能在网络通信中的研究进展 | 第15-18页 |
| ·论文的研究内容和创新点 | 第18-20页 |
| ·论文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 物联网及生物智能算法研究综述 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·物联网 | 第22-29页 |
| ·物联网的研究目标与挑战 | 第22-25页 |
| ·物联网的设计需求与支撑技术 | 第25-28页 |
| ·物联网的应用领域 | 第28-29页 |
| ·生物智能算法 | 第29-33页 |
| ·人工神经网络 | 第30-31页 |
| ·人工免疫系统 | 第31-32页 |
| ·人工内分泌系统 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 生物启发的物联网分布式信息交互机制及在目标跟踪中的应用 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于内分泌激素传递方式的物联网网元交互机制设计 | 第34-37页 |
| ·内分泌系统的激素传递方式 | 第34-35页 |
| ·WSN的目标跟踪问题 | 第35-37页 |
| ·基于内分泌激素传递机制的分布式协同跟踪算法 | 第37-42页 |
| ·WSN跟踪的网络节点感测模型 | 第37-38页 |
| ·基于激素传递机制的分布式协同跟踪算法 | 第38-42页 |
| ·仿真与结果分析 | 第42-53页 |
| ·EIDCA算法的稳定性 | 第43-45页 |
| ·EIDCA算法的目标跟踪性能 | 第45-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于内分泌血糖调节模型的物联网动态自组织算法 | 第54-79页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·物联网中的自组织机制 | 第54-57页 |
| ·自组织算法 | 第54-55页 |
| ·物联网自组织机制的设计需求 | 第55-57页 |
| ·基于血糖调节模型的物联网动态自组织算法 | 第57-68页 |
| ·内分泌系统中血糖调节模型 | 第57-58页 |
| ·物联网自治网元状态控制 | 第58-59页 |
| ·物联网网元的动态自治模型 | 第59-61页 |
| ·物联网的动态自组织算法 | 第61-68页 |
| ·仿真结果与分析 | 第68-78页 |
| ·ISOS算法的调节能力及稳定性 | 第70-73页 |
| ·ISOS算法对用户服务请求的响应 | 第73-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于神经内分泌调节机制的物联网智能服务监测模型 | 第79-100页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·物联网中的智能服务 | 第79-81页 |
| ·物联网的智能服务模式 | 第79-80页 |
| ·物联网的智能服务模型 | 第80-81页 |
| ·基于神经内分泌调节机制的物联网智能服务监测算法 | 第81-92页 |
| ·神经内分泌系统的调节机制 | 第81-82页 |
| ·基于神经内分泌调节机理的物联网智能服务请求监测算法 | 第82-92页 |
| ·仿真结果与分析 | 第92-99页 |
| ·HITS算法的调节能力和稳定性 | 第93-95页 |
| ·HITS算法对移动用户服务请求的监测效果 | 第95-99页 |
| ·小结 | 第99-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-103页 |
| ·总结 | 第100-101页 |
| ·展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 附录 | 第123-125页 |
| 附录A 攻读博士学位期间取得的成果 | 第123-125页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参与的项目 | 第125页 |
