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基于分级响应机制的家庭智慧节水系统设计

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 智慧节水国内外发展现状第12-14页
        1.2.1 国外发展现状第12-13页
        1.2.2 国内发展现状第13-14页
    1.3 论文主要内容及安排第14-16页
第2章 ZigBee技术与Android系统第16-22页
    2.1 ZigBee技术第16-18页
        2.1.1 ZigBee技术简介第16-17页
        2.1.2 ZigBee协议栈第17-18页
        2.1.3 ZigBee网络拓扑结构和设备类型第18页
    2.2 Android系统第18-21页
        2.2.1 Android系统简介第18-19页
        2.2.2 Android操作系统架构第19-20页
        2.2.3 Android开发环境搭建第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第3章 分级响应机制在系统中的应用第22-27页
    3.1 分级响应机制的需求和原则分析第22页
    3.2 家庭用水等级的划分第22-25页
    3.3 分级响应机制的实现第25-26页
    3.4 本章小结第26-27页
第4章 系统总体架构第27-44页
    4.1 系统总体设计方案第27-28页
    4.2 硬件设计部分第28-32页
        4.2.1 ZigBee模块设计第28-30页
        4.2.2 传感器模块设计第30-31页
        4.2.3 ZigBee底板设计第31-32页
    4.3 软件设计部分第32-43页
        4.3.1 ZigBee无线传输模块软件设计第33-35页
            4.3.1.1 Z-Stack协议栈第33-34页
            4.3.1.2 ZigBee组网过程的实现第34-35页
        4.3.2 PC上位机软件设计第35-39页
            4.3.2.1 PC上位机框架设计第36-38页
            4.3.2.2 PC上位机界面设计与实现第38-39页
        4.3.3 Android客户端APP设计与实现第39-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第5章 RBF神经网络对分级响应机制的优化第44-57页
    5.1 人工神经网络概述第44-47页
        5.1.1 神经元模型第44-46页
        5.1.2 神经网络的特点第46-47页
    5.2 RBF神经网络第47-51页
        5.2.1 RBF神经网络的原理与结构第47-49页
        5.2.2 RBF神经网络的学习算法第49-51页
    5.3 分级响应机制的优化及案例分析第51-56页
        5.3.1 优化思路及方法第51-52页
        5.3.2 案例分析第52-56页
    5.4 本章小结第56-57页
第6章 系统测试结果及分析第57-63页
    6.1 ZigBee节点通信及无线传输质量测试第57-58页
    6.2 PC上位机与Android手机的通信测试第58-59页
    6.3 用水量和温度监控测试第59-61页
    6.4 分级响应机制测试第61-62页
    6.5 本章小结第62-63页
结论第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
作者简介第68页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第68-69页

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