环境变化感知的关键技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-19页 |
| ·研究背景 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 环境感知技术 | 第19-33页 |
| ·环境感知基本过程 | 第19-21页 |
| ·环境感知技术的分类 | 第21-24页 |
| ·面向传感器网络的环境变化感知技术 | 第24-29页 |
| ·缺失数据处理技术 | 第25-27页 |
| ·传感器选择与配置技术 | 第27-29页 |
| ·面向网络环境的环境变化感知技术 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 面向物联网应用的传感器节点选择 | 第33-53页 |
| ·研究动机 | 第33-35页 |
| ·研究思路 | 第35-37页 |
| ·面向物联网应用的传感器节点选择的相关概念和模型 | 第37-40页 |
| ·面向物联网应用的传感器节点选择方法 | 第40-43页 |
| ·传感器节点选择问题的定义 | 第40-41页 |
| ·传感器节点选择算法 | 第41-43页 |
| ·易失效节点的分析与处理方法 | 第43-47页 |
| ·多应用需求下易失效传感器节点的判定算法 | 第43-45页 |
| ·易失效节点的处理方法 | 第45-47页 |
| ·实验分析 | 第47-50页 |
| ·实验数据生成 | 第47-48页 |
| ·智能选取算法有效性分析 | 第48-49页 |
| ·易失效节点处理方法的有效性分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 第4章 基于协作过滤的数据补全 | 第53-63页 |
| ·数据补全问题描述 | 第53-55页 |
| ·基于协作过滤的数据补全的相关概念和模型 | 第55-56页 |
| ·缺失数据的补全算法 | 第56-57页 |
| ·相关传感器的选择与相似度计算 | 第57-60页 |
| ·传感器相似度计算的权重的分配 | 第57-58页 |
| ·时间相关传感器的选择 | 第58-59页 |
| ·空间相关传感器的选择 | 第59-60页 |
| ·缺失值估计中相似传感器的权值分配 | 第60页 |
| ·缺失数据的补全实验 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 面向物联网应用的环境变化事件分类识别方法 | 第63-93页 |
| ·环境变化事件的特征分析 | 第64-67页 |
| ·Ⅰ类环境变化事件的特征 | 第64-65页 |
| ·Ⅱ类环境变化事件的特征 | 第65-67页 |
| ·Ⅲ类环境变化事件的特征 | 第67页 |
| ·环境变化事件感知的过程与基本思路 | 第67-70页 |
| ·环境变化事件的感知过程 | 第67-68页 |
| ·环境变化事件感知的基本思路 | 第68-70页 |
| ·相关模型和定义 | 第70-72页 |
| ·环境变化事件的分类识别算法 | 第72-83页 |
| ·Ⅱ类环境变化事件的识别 | 第72-77页 |
| ·Ⅲ类复杂环境变化事件的识别 | 第77-83页 |
| ·仿真实验 | 第83-90页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第83-84页 |
| ·实验设计 | 第84-86页 |
| ·实验结果分析 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第6章 面向组合服务的网络环境变化事件识别方法 | 第93-117页 |
| ·网络环境变化对服务组合QoS的影响分析 | 第94-95页 |
| ·相关的概念与模型 | 第95-96页 |
| ·网络环境感知的信息处理过程 | 第96-98页 |
| ·环境变化事件识别方法 | 第98-108页 |
| ·环境变化识别策略 | 第100-103页 |
| ·环境变化事件识别域值的计算 | 第103-106页 |
| ·环境变化事变识别算法 | 第106-108页 |
| ·服务变化信息生成方法 | 第108-110页 |
| ·系统实现 | 第110-114页 |
| ·本章小结 | 第114-117页 |
| 第7章 结论 | 第117-121页 |
| ·本文工作总结 | 第117-118页 |
| ·下一步研究工作 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 | 第135-137页 |
| 论文发表情况 | 第135-136页 |
| 科研情况 | 第136-137页 |
| 作者简介 | 第137页 |
