本文關(guān)鍵詞：基于粒計(jì)算的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著微機(jī)電系統(tǒng)、低功耗嵌入式技術(shù)、無線通信、多功能傳感器等技術(shù)的飛速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐步進(jìn)入人們視野,并以其低成本、低功耗、分布式和自組織的特點(diǎn)帶來了信息感知領(lǐng)域的一場變革。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)成為了熱門且具有廣闊應(yīng)用前景的技術(shù),在軍事、醫(yī)療、航空等領(lǐng)域受到了研究者的廣大關(guān)注。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是典型的不確定性流數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)含著大量的知識(shí)和有用的信息,流數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性和快速性等一般數(shù)據(jù)不具備的特點(diǎn),同時(shí)由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源十分有限,在研究無線傳感器流數(shù)據(jù)挖掘時(shí),要全面考慮整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中電池能量、處理能力、存儲(chǔ)容量、通信帶寬和生存周期等多方面因素。因此,從大量不完全的不確定性WSN數(shù)據(jù)中,提取潛在的有用知識(shí)信息就成為了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的新挑戰(zhàn),也成為新的研究熱點(diǎn)之一。由于粒計(jì)算是人工智能領(lǐng)域中的一種新理念和新方法,主要用于對不確定、不精確、不完整信息的處理,對大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的挖掘以及對復(fù)雜問題的求解。因此,本文根據(jù)國內(nèi)外的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及研究方向,采用粒計(jì)算方法研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中的兩個(gè)典型問題:分簇路由協(xié)議和缺失數(shù)據(jù)挖掘。結(jié)果表明,將粒計(jì)算的思想和方法用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘具有良好的理論基礎(chǔ)和實(shí)用價(jià)值。本文的創(chuàng)新點(diǎn)和研究成果如下:1、建立了基于商空間的WSN粒度模型,并提出了基于商空間的WSN動(dòng)態(tài)拓?fù)浞执芈酚伤惴?QSRA),同時(shí)在此基礎(chǔ)上研究了基于商空間的WSN動(dòng)態(tài)拓?fù)涠嗵执芈酚伤惴?QSRA-M);2、將粒計(jì)算時(shí)間序列的研究引入WSN不確定性流數(shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)挖掘中,通過分析時(shí)間序列并用粒計(jì)算方法進(jìn)一步做WSN缺失數(shù)據(jù)的預(yù)測與填充。實(shí)驗(yàn)表明合適粒度的選取有助于取得更好的效果。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 粒計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 商空間
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題來源8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及綜述8-12
• 1.2.1 選取數(shù)據(jù)流模型9-10
• 1.2.2 分簇路由協(xié)議與數(shù)據(jù)的融合預(yù)處理10-11
• 1.2.3 數(shù)據(jù)傳輸11
• 1.2.4 中央站數(shù)據(jù)分析和決策11-12
• 1.3 課題研究背景12-14
• 1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議12-13
• 1.3.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失數(shù)據(jù)挖掘13-14
• 1.4 論文主要工作和章節(jié)安排14-15
• 第2章 相關(guān)理論簡介15-31
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議15-20
• 2.1.1 LEACH協(xié)議17-18
• 2.1.2 GBRP協(xié)議18-20
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)預(yù)處理主要方法20-28
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念介紹20-22
• 2.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘22-25
• 2.2.3 時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念介紹25-26
• 2.2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理主要方法26-28
• 2.3 粒計(jì)算的思想方法綜述28-31
• 2.3.1 粒計(jì)算模型的基本組成28-30
• 2.3.2 粒計(jì)算基本問題30-31
• 第3章 基于粒計(jì)算商空間的WSN分簇路由算法31-44
• 3.1 商空間的基本思想31
• 3.2 WSN商空間粒度建模31-36
• 3.3 算法設(shè)計(jì)與流程36-39
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-44
• 第4章 基于粒計(jì)算的WSN不確定性流數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)挖掘44-60
• 4.1 WSN流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)44
• 4.2 基于時(shí)間粒思想的WSN時(shí)間序列信息系統(tǒng)44-53
• 4.2.1 WSN時(shí)間序列信息系統(tǒng)(WTIS)建模44-48
• 4.2.2 基于WTIS的最優(yōu)時(shí)間粒度獲取48-53
• 4.3 WSN缺失數(shù)據(jù)挖掘53-60
• 4.3.1 問題簡介53
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)方案53-57
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析57-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60
• 5.2 進(jìn)一步工作的方向60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果68

【參考文獻(xiàn)】

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1 張燕平,張鈴,吳濤;不同粒度世界的描述法——商空間法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2004年03期

2 趙博;徐衛(wèi)亞;趙亞瓊;梁桂蘭;;數(shù)據(jù)預(yù)處理模型及其應(yīng)用[J];水電能源科學(xué);2012年05期

3 徐世武;王平;施文灶;蘇國棟;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議綜述[J];網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù);2013年05期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 余志虎;數(shù)據(jù)流聚類算法及其應(yīng)用[D];南京郵電大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于粒計(jì)算的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：417916