在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟淮_定性問(wèn)題處理領(lǐng)域,以貝葉斯理論為代表的概率方法是目前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文就網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中涉及的若干不確定性問(wèn)題展開(kāi)探索研究,主要針對(duì)以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)為代表的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸和壓縮融合過(guò)程中涉及的幾個(gè)典型問(wèn)題,在貝葉斯理論框架下尋求相應(yīng)的解決方案和模型算法,并給出理論和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文在解決貝葉斯理論建模時(shí)將目光投向了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian network）.作為人工智能算法的主要研究熱點(diǎn)之一,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有相當(dāng)深厚的理論積淀并已經(jīng)在一些領(lǐng)域開(kāi)展了較為成功的運(yùn)用。但另一方面,作為一項(xiàng)依然處于發(fā)展階段的技術(shù),貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本身還有許多值得推敲和改進(jìn)的方面。所謂工欲善其事,必先利其器,正是由于這個(gè)原因,本文首先就貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提出了改進(jìn)的方法,使其更加適用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的使用環(huán)境,在此基礎(chǔ)之上,提出了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)協(xié)議關(guān)鍵字段的前向糾錯(cuò)方法和業(yè)務(wù)凈荷的容錯(cuò)壓縮重構(gòu)算法。本文研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1、利用信息論的觀點(diǎn),從最大熵原理的角度全面分析了網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)具有的內(nèi)在冗余性特征。指出提高通信質(zhì)量和效率的關(guān)鍵在于有效利用傳輸數(shù)據(jù)的冗余性。從信息論中信息熵和條件熵的... 

【文章來(lái)源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：127 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 問(wèn)題的提出
        1.1.2 問(wèn)題的進(jìn)一步分析
        1.1.3 貝葉斯理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        1.1.4 應(yīng)用對(duì)象的選擇
    1.2 本文研究方向及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)差錯(cuò)控制相關(guān)技術(shù)研究
        1.2.2 數(shù)據(jù)融合與壓縮
        1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
    1.3 本文的研究思路和結(jié)構(gòu)安排
第二章 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的貝葉斯理論模型
    2.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸中不確定性問(wèn)題建模
    2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與先驗(yàn)性概率表達(dá)研究
        2.2.1 圖模型概述
        2.2.2 聯(lián)合概率分布的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型表達(dá)
    2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的概率模型自適應(yīng)表達(dá)
        2.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
        2.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
    2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理與最大后驗(yàn)估計(jì)模型分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 快速貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
    3.1 基于結(jié)構(gòu)邊界的混合學(xué)習(xí)算法
        3.1.1 相關(guān)定義
        3.1.2 算法描述
        3.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.2 遷移學(xué)習(xí)算法
        3.2.1 遷移學(xué)習(xí)
        3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)
    3.3 仿真結(jié)果與分析
        3.3.1 結(jié)構(gòu)遷移算法仿真
        3.3.2 樣本空間遷移算法仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于先驗(yàn)概率知識(shí)表達(dá)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)容錯(cuò)處理
    4.1 分組字段的關(guān)聯(lián)性特征分析
    4.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議關(guān)鍵字段的前向糾錯(cuò)
        4.2.1 問(wèn)題分析
        4.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的分組糾錯(cuò)模型
        4.2.3 仿真結(jié)果與分析
    4.3 基于樣本空間遷移的關(guān)鍵協(xié)議字段容錯(cuò)處理
        4.3.1 算法描述
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)容錯(cuò)壓縮還原
    5.1 壓縮感知
    5.2 基于貝葉斯網(wǎng)先驗(yàn)表達(dá)的壓縮感知重構(gòu)算法
        5.2.1 貝葉斯壓縮傳感
        5.2.2 壓縮感知的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)
        5.2.3 基于先驗(yàn)知識(shí)表達(dá)的重構(gòu)算法
    5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        5.3.1 多目標(biāo)定位跟蹤場(chǎng)景驗(yàn)證
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    一、全文總結(jié)
    二、展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷攻讀博士學(xué)位期間完成的主要工作
    一、個(gè)人簡(jiǎn)歷
    二、攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和取得的專利
    三、攻讀博士學(xué)位期間參與編寫(xiě)的專著
    四、攻讀博士學(xué)位期間的科研情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于子集約束的協(xié)議首部糾錯(cuò)算法[J]. 王曉梅,范亮,陳彥,洪先強(qiáng).  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(08)
[2]分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中根校驗(yàn)全分集LDPC碼設(shè)計(jì)與能效分析[J]. 郭銳,劉春于,張華,包建榮,姜斌.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(07)
[3]概率圖模型研究進(jìn)展綜述[J]. 張宏毅,王立威,陳瑜希.  軟件學(xué)報(bào). 2013(11)
[4]基于混合方式的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等價(jià)類學(xué)習(xí)算法[J]. 朱明敏,劉三陽(yáng),楊有龍.  電子學(xué)報(bào). 2013(01)
[5]基于壓縮感知的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)定位算法[J]. 何風(fēng)行,余志軍,劉海濤.  電子與信息學(xué)報(bào). 2012(03)
[6]基于RSS的WSN多目標(biāo)定位壓縮感知算法優(yōu)化[J]. 何風(fēng)行,余志軍,呂政,劉海濤.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(01)
[7]多跳無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于網(wǎng)絡(luò)編碼的多路徑路由[J]. 陳貴海,李宏興,韓松,鐘子飛,陳明達(dá).  軟件學(xué)報(bào). 2010(08)
[8]稀疏貝葉斯模型與相關(guān)向量機(jī)學(xué)習(xí)研究[J]. 楊國(guó)鵬,周欣,余旭初.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2010(07)
[9]貝葉斯網(wǎng)學(xué)習(xí)中一種有效的爬山算法[J]. 單冬冬,呂強(qiáng),李亞飛,王磊.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2009(12)
[10]基于混合方式的貝葉斯網(wǎng)弧定向算法[J]. 賈海洋,陳娟,朱允剛,劉大有.  電子學(xué)報(bào). 2009(08)

博士論文
[1]基于壓縮感知的大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)數(shù)據(jù)收集研究[D]. 吳宣夠.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于RSSI的傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉廣怡.解放軍信息工程大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3079166