基于混支持度和粗糙集的异构数据融合研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 无线传感网络相关理论和融合技术 | 第16-24页 |
| 2.1 无线传感网络基础 | 第16-20页 |
| 2.1.1 无线传感网络层次结构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 无线传感网络基本元素 | 第18-19页 |
| 2.1.3 无线传感网络基本特点 | 第19-20页 |
| 2.2 数据融合分类 | 第20-22页 |
| 2.2.1 与网络结构相关的数据融合 | 第20-21页 |
| 2.2.2 与融合质量相关的数据融合 | 第21-22页 |
| 2.2.3 与安全相关的数据融合 | 第22页 |
| 2.3 粗糙集理论 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 异常数据处理与融合模型分析 | 第24-39页 |
| 3.1 数据融合的重要性分析 | 第24-25页 |
| 3.2 感知数据的时空特性分析 | 第25-26页 |
| 3.2.1 感知数据的时间相关性 | 第25页 |
| 3.2.2 感知数据的空间相关性 | 第25-26页 |
| 3.3 感知数据一致性检测 | 第26-28页 |
| 3.4 灰度预测异常数据修正 | 第28-33页 |
| 3.4.1 灰度预测模型 | 第29-30页 |
| 3.4.2 灰度预测模型建立 | 第30-31页 |
| 3.4.3 灰度预测模型检验 | 第31-33页 |
| 3.4.4 灰度预测模型修正效果 | 第33页 |
| 3.5 异构数据的层次融合模型 | 第33-37页 |
| 3.5.1 无线传感网络数据的三维结构 | 第33-34页 |
| 3.5.2 无线传感网络异构数据的分割模型 | 第34-37页 |
| 3.5.3 异构网络数据层次融合模型 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 混支持度和粗糙集的异构数据融合研究 | 第39-51页 |
| 4.1 基于混支持度的同构数据融合算法 | 第39-44页 |
| 4.1.1 节点自稳定系数 | 第39-40页 |
| 4.1.2 关联支持度 | 第40-42页 |
| 4.1.3 混支持度 | 第42页 |
| 4.1.4 基于混支持度的同构数据融合算法描述 | 第42-43页 |
| 4.1.5 基于混支持度同构数据融合模型 | 第43-44页 |
| 4.2 基于粗糙集的异构数据融合算法 | 第44-50页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第45页 |
| 4.2.2 数据离散化 | 第45-46页 |
| 4.2.3 粗糙集模型的构建 | 第46-47页 |
| 4.2.4 启发式属性约减 | 第47-48页 |
| 4.2.5 规则提取 | 第48-49页 |
| 4.2.6 基于粗糙集的异构数据融合算法流程 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验结果与算法性能 | 第51-64页 |
| 5.1 实验环境及设备 | 第51-53页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第51-52页 |
| 5.1.2 实验设备 | 第52-53页 |
| 5.2 实验数据 | 第53-54页 |
| 5.2.1 同构实验数据 | 第53页 |
| 5.2.2 异构实验数据 | 第53-54页 |
| 5.3 评价指标 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-63页 |
| 5.4.1 数据一致性检测与修正 | 第55-57页 |
| 5.4.2 混合支持度同构数据融合算法 | 第57-59页 |
| 5.4.3 基于粗糙集的异构数据融合算法 | 第59-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
