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物联网车间海量数据融合技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·研究背景及意义第13-15页
   ·车间物联网研究现状第15-16页
   ·关键技术研究第16-20页
     ·射频识别技术第16-18页
     ·无线传感器网络技术第18-20页
   ·论文主要研究工作与组织结构第20-21页
     ·论文主要研究工作第20页
     ·论文的组织结构第20-21页
第二章 物联网车间数据管理系统总体框架第21-35页
   ·系统需求分析第21-23页
   ·系统总体框架第23-26页
   ·系统工作流程第26-27页
   ·系统主要模块第27-29页
   ·系统关键技术第29-34页
     ·数据清洗方法第29-30页
     ·数据融合方法第30-32页
     ·物联网车间数据交换与可视化第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 基于滑动窗口的RFID自适应数据清洗算法第35-45页
   ·物联网车间RFID数据特点第35页
   ·滑动窗口相关技术第35-36页
   ·ADCAS算法设计第36-40页
     ·ADCAS完整性约束第37页
     ·ADCAS自适应窗口调整第37-39页
     ·清洗算法伪代码第39-40页
   ·实验及结果分析第40-44页
     ·标签匀速运动自适应分析第41-43页
     ·标签随机运动自适应分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据融合算法第45-57页
   ·物联网车间传感数据特点第45-46页
   ·SNC-DA相关定义第46-48页
   ·SNC-DA算法设计第48-52页
     ·源节点数据收集和传输第49-50页
     ·编码区的网络编码与数据融合第50-52页
     ·簇头数据包解码第52页
   ·基于SNC-DA算法的WSN能量消耗第52-53页
   ·实验结果与分析第53-56页
     ·包交付率分析第54页
     ·簇内能量效率分析第54-55页
     ·总能量消耗分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 物联网车间数据管理系统实现及应用第57-71页
   ·项目背景第57-58页
   ·系统开发环境与运行平台第58-59页
     ·系统开发环境第58页
     ·系统运行平台第58-59页
   ·系统结构第59-61页
     ·系统功能结构第59-60页
     ·车间网络结构第60-61页
   ·系统实现第61-66页
     ·ZigBee组网方式第61-62页
     ·数据清洗与融合实现过程第62-65页
     ·系统接口实现第65-66页
   ·应用实例第66-69页
   ·本章小结第69-71页
第六章 总结与展望第71-73页
   ·总结第71-72页
   ·展望第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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