| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 物联网网络性能评价与信息熵理论模型 | 第16-32页 |
| 2.1 物联网 | 第16-22页 |
| 2.1.1 物联网的概念与体系结构 | 第16-19页 |
| 2.1.2 物联网研究面临的挑战 | 第19-22页 |
| 2.2 物联网网络性能评价 | 第22-28页 |
| 2.2.1 物联网网络性能垂直分析模型建立 | 第22-23页 |
| 2.2.2 物联网网络性能评价指标定义 | 第23-24页 |
| 2.2.3 物联网网络性能评价方法及定量研究工具 | 第24-28页 |
| 2.3 信息熵理论模型和多元回归模型 | 第28-32页 |
| 2.3.1 信息熵理论模型 | 第28-30页 |
| 2.3.2 多元线性回归模型 | 第30-32页 |
| 第3章 基于信息熵理论的多元回归网络性能评价模型 | 第32-39页 |
| 3.1 模型相关定义 | 第32页 |
| 3.2 物联网网络聚类 | 第32-33页 |
| 3.3 物联网网络性能定性评价模型 | 第33-34页 |
| 3.3.1 评价属性分类 | 第33-34页 |
| 3.3.2 网络性能级别 | 第34页 |
| 3.4 物联网网络性能定量评价模型 | 第34-38页 |
| 3.4.1 选取评价属性 | 第35页 |
| 3.4.2 评价属性值归一化 | 第35页 |
| 3.4.3 多元回归定量评价模型 | 第35-36页 |
| 3.4.4 熵权计算 | 第36-38页 |
| 3.5 基于信息熵理论的多元回归网络性能评价模型流程图 | 第38-39页 |
| 第4章 物联网环境监测平台性能评价实验与结果分析讨论 | 第39-54页 |
| 4.1 物联网环境监测平台系统 | 第39-42页 |
| 4.2 物联网环境监测平台程序烧录和数据采集 | 第42-44页 |
| 4.2.1 物联网环境监测平台程序烧录 | 第42-43页 |
| 4.2.2 实验数据采集 | 第43-44页 |
| 4.3 实验数据预处理 | 第44-45页 |
| 4.4 评价属性定义和数据测量 | 第45-48页 |
| 4.4.1 评价属性定义与选取 | 第45-46页 |
| 4.4.2 评价属性值测量 | 第46-48页 |
| 4.5 定性评价实验结果及分析 | 第48页 |
| 4.6 熵权 | 第48-50页 |
| 4.6.1 评价属性值归一化 | 第48-49页 |
| 4.6.2 特征比重 | 第49页 |
| 4.6.3 熵值 | 第49-50页 |
| 4.6.4 差异性系数 | 第50页 |
| 4.6.5 熵权 | 第50页 |
| 4.7 定量评价实验结果 | 第50-52页 |
| 4.7.1 网络性能评价值计算 | 第50-51页 |
| 4.7.2 累积网络性能评价值计算 | 第51-52页 |
| 4.8 实验结果分析讨论与评价 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |