基于深度神经网络的传感器覆盖细粒度优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·无线传感器网络研究现状 | 第11-12页 |
| ·无线视频传感器网络覆盖控制分类简介 | 第12-14页 |
| ·选题意义 | 第14-16页 |
| ·覆盖控制研究意义 | 第14-16页 |
| ·课题背景 | 第16页 |
| ·本文的组织结构及内容 | 第16-17页 |
| 第2章 神经网络相关算法简介 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·人工神经网络 | 第17-20页 |
| ·多层感知器 | 第17-18页 |
| ·Back Propagation算法介绍 | 第18-19页 |
| ·Back Propagation算法步骤 | 第19-20页 |
| ·深度神经网络 | 第20-26页 |
| ·RBM简介 | 第20-21页 |
| ·RBM原理及预训练方法 | 第21-23页 |
| ·深度信念网络简介 | 第23-25页 |
| ·多层自动编码机 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于可变权理论的综合危险度模型 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·评价指标规范化 | 第28-29页 |
| ·目标评价指标结构 | 第29-30页 |
| ·层次分析法 | 第30-32页 |
| ·传统层次分析法 | 第30-31页 |
| ·改进的层次分析法 | 第31-32页 |
| ·变权组合预测模型 | 第32-34页 |
| ·组合预测模型 | 第32页 |
| ·基于神经网络的变权组合模型 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于深度网络的路径数据降维和行为分类方法 | 第35-42页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·行为判断举例 | 第35-36页 |
| ·移动目标数据收集 | 第36-38页 |
| ·数据收集格式 | 第37页 |
| ·数据整合 | 第37-38页 |
| ·路径数据压缩方法 | 第38-39页 |
| ·数据降维与行为识别实验 | 第39-41页 |
| ·数据降维实验与比较 | 第39-40页 |
| ·行为识别实验与比较 | 第40-41页 |
| ·实验总结 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 有向感知模型及覆盖质量评价指标 | 第42-46页 |
| ·无线传感器网络有向感知模型 | 第42-44页 |
| ·传感器覆盖质量评价指标 | 第44-45页 |
| ·常用的覆盖质量评价指标 | 第44页 |
| ·本文的覆盖质量评价指标 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 多移动目标细粒度覆盖控制算法 | 第46-57页 |
| ·多移动目标细粒度覆盖问题 | 第46页 |
| ·最小旋转角度多移动目标细粒度覆盖问题定义 | 第46-49页 |
| ·问题相关分析和约定 | 第46-47页 |
| ·移动目标概率预测 | 第47-48页 |
| ·问题数学模型 | 第48-49页 |
| ·覆盖假象问题及解决方案 | 第49-51页 |
| ·覆盖假象介绍 | 第49-50页 |
| ·惩罚函数测试 | 第50-51页 |
| ·基于概率模型的多路径覆盖控制算法 | 第51-54页 |
| ·覆盖效果指标 | 第51-52页 |
| ·算法描述 | 第52-53页 |
| ·算法讨论 | 第53-54页 |
| ·算法仿真与性能分析 | 第54-56页 |
| ·仿真环境定义 | 第54页 |
| ·算法性能分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第7章 小水电厂区无线传感器网络监控系统实现 | 第57-72页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·系统设计 | 第57-58页 |
| ·系统应用需求分析 | 第57-58页 |
| ·数据收集子系统 | 第58-61页 |
| ·系统需求分析 | 第58-59页 |
| ·系统技术难点及解决方案 | 第59-60页 |
| ·系统实现 | 第60-61页 |
| ·数据标定子系统 | 第61-64页 |
| ·系统需求分析 | 第61-62页 |
| ·系统模块设计 | 第62页 |
| ·系统实现 | 第62-64页 |
| ·小水电厂区无线传感器网络监控系统客户端 | 第64-71页 |
| ·系统应用需求分析 | 第64-65页 |
| ·系统总体功能结构 | 第65-66页 |
| ·系统实现 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第8章 总结和展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第78-79页 |
