基于物联网的企业生产安全监控中数据融合方法的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 数据融合 | 第12-13页 |
| 1.2.2 数据通信 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容与工作 | 第14-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第16-26页 |
| 2.1 物联网 | 第16-17页 |
| 2.2 数据传输技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据传输协议 | 第17-20页 |
| 2.2.2 GPRS技术 | 第20-21页 |
| 2.3 数据融合基础 | 第21-25页 |
| 2.3.1 数据融合的定义 | 第21-22页 |
| 2.3.2 数据融合的分类 | 第22-24页 |
| 2.3.3 数据融合方法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 数据融合研究面临的挑战 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据融合方法的研究 | 第26-44页 |
| 3.1 模糊信息粒化 | 第26-28页 |
| 3.1.1 模糊粒子的构建 | 第26-27页 |
| 3.1.2 模糊粒子的表示 | 第27-28页 |
| 3.2 人工神经网络基础 | 第28-31页 |
| 3.2.1 BP神经网络 | 第28-30页 |
| 3.2.2 模糊神经网络 | 第30-31页 |
| 3.3 基于神经网络的数据融合方法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 基于BP神经网络的数据融合 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于模糊神经网络的数据融合 | 第33-36页 |
| 3.4 基于FIG-NN的数据融合方法 | 第36-43页 |
| 3.4.1 引入FIG的必要性 | 第36-37页 |
| 3.4.2 粒化方法的选择 | 第37页 |
| 3.4.3 FIG-NN数据融合模型 | 第37-42页 |
| 3.4.4 基于FIG-NN的决策融合模型 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 数据融合方法的实现及仿真 | 第44-58页 |
| 4.1 待融合数据的准备 | 第44-47页 |
| 4.1.1 国内外火灾标准数据 | 第44页 |
| 4.1.2 仿真环境实验数据 | 第44-45页 |
| 4.1.3 实验数据的预处理 | 第45-47页 |
| 4.1.4 仿真系统的预设状态 | 第47页 |
| 4.2 数据融合方法仿真 | 第47-57页 |
| 4.2.1 传统FNN模型仿真 | 第48-49页 |
| 4.2.2 FIG-NN模型仿真 | 第49-54页 |
| 4.2.3 基于FIG-NN的决策融合模型仿真 | 第54-56页 |
| 4.2.4 实验结果对比分析 | 第56-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 生产安全监控通信子系统的设计与实现 | 第58-72页 |
| 5.1 本课题的通信需求 | 第58页 |
| 5.2 物联网网关通信 | 第58-65页 |
| 5.2.1 通信协议的选择 | 第58-59页 |
| 5.2.2 通信协议的改进 | 第59-60页 |
| 5.2.3 通信网关的设计 | 第60-62页 |
| 5.2.4 通信网关的实现 | 第62-65页 |
| 5.3 中央数据中心通信 | 第65-71页 |
| 5.3.1 RESTful WebService | 第65-66页 |
| 5.3.2 数据分析存储服务 | 第66-68页 |
| 5.3.3 中央数据中心开放API | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附件 | 第89页 |
