计算机专业研究生开题报告模板.ppt

1、基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法研究,答辩人： 指导教师：教授,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,选题背景,无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）：由微型传感器协同组织构成的网络，能够实时监测、采集监控区域内的各种环境信息，通过多跳的无线通信方式，将收集、处理后的信息提供给终端用户。,选题背景重要性,选题背景应用前景,选题背景 选题的目的与

2、意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,无线传感器网络的研究热点,选题的目的与意义,各节点单独传送数据，浪费通信带宽和能量，同时又降低了信息的收集效率,WSN：以数据为中心的网络,选题的目的与意义,采用数据融合技术，减少数据传输量，节约能量，延长网络生存时间,数据融合就是删除冗余、无效和可信度较差的数据，把来自不同节点的多份数据进行融合处理，组合出更有效、更符合用户需求的数据。,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,国内外关于该论题的研究进展、现状

3、及趋势,国外,国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势,国内,国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势,趋势,数据融合算法的研究趋势是将各种理论结合，取长补短，如遗传算法和模糊聚合相结合、模糊系统和神经网络相结合、粗糙集理论和神经网络相结合等。,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,研究目标,改进人工神经网络算法，提出一个新的基于分簇路由协议的数据融合算法，以此来延长网络的生存期，减轻网络的延迟等。,研究内容,数据融合分类 数据融合算法,数据融合分类,根据融合前后数据的信息含量划分,无损失融合 有损失融合,无损失

4、融合,有损失融合,D(Fusion_data)=,D(Fusion_data)=W1*D1+W2*D2+W3*D3,数据融合分类,根据数据融合与应用层数据语义之间的关系划分,依赖于应用的数据融合,独立于应用的数据融合,结合ADDA和AIDA的数据融合,依赖于应用的数据融合,物理层,数据链路层,网络层,传输层,应用层,物理层,数据链路层,网络层,传输层,应用层,独立于应用的数据融合,物理层,数据链路层,AIDA协议层,网络层,传输层,应用层,结合ADDA和AIDA的数据融合,物理层,数据链路层,AIDA协议层,网络层,传输层,应用层,数据融合分类,根据融合操作的级别划分,数据级融合,特征级融合,

5、决策级融合,数据级融合,传感器1,传感器2,传感器3,数据级融合,特征提取,识别,结果,特征级融合,传感器1,传感器2,传感器3,特征级融合,识别,结果,特征提取,特征提取,特征提取,决策级融合,传感器1,传感器2,传感器3,决策级融合,识别,结果,特征提取,特征提取,特征提取,识别,识别,数据融合算法,数据融合方法,经典方法,现代方法,估计方法,统计方法,信息论方法,人工智能方法,加权平均法,极大似然法,最小二乘法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,经典推理法,D-S证据理论,品质因数法,模糊理论,模板法,熵理论,粗糙集理论,产生式规则,神经网络,遗传算法,模糊积分理论,数据融合算法,加权平均法,卡尔

6、曼滤波算法,贝叶斯估计法,粗糙集理论,神经网络算法,加权平均法,最简单直观的实时处理信息的融合方法。,卡尔曼滤波法,卡尔曼滤波的基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。,X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k),Z(k)=H X(k)+V(k),系统状态,系统测量值,卡尔曼滤波法,X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k),P(k|k-1)=AP(k-1|k-1)A+Q,X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1),Kg(k)= P(k|k-1)H /(HP(k|k-

7、1)H + R),P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1),当进入K+1状态时，P(k|k)就作为P(k-1|k-1)，算法就可自回归地运算下去,贝叶斯估计法,假设系统可能的决策为X1,X2,Xm,当某一传感器对系统进行观测时，观测结果记为Y； 根据先验概率P(Xi)和条件概率P(Y|Xi)求出后验概率P(Xi|Y) 。,贝叶斯估计法,推广到多个传感器的情况。当有n个传感器，观测结果分别为Y1,Y2,Yn时，假设它们之间相互独立且与被观测对象条件独立，则可以得到系统有n个传感器时的各决策总的后验概率：,粗糙集理论,粗糙集理论把每个传感器节点采集的数据看成一个等价类，利用粗糙集理论的化

8、简、核和相容性等概念，对大量传感器数据进行分析，去除冗余信息，求出最小化不变量，找出对决策有用的决策信息，得到最快的融合算法。,人工神经网络算法,簇成员节点采集数据,至汇聚节点,输入层,隐层,输出层,簇成员节点,簇首节点,人工神经网络算法,. . .,.,.,.,.,输入区,处理区,输出区,输入信号,神经元,神经元处理模型,各种数据融合算法的优缺点,至汇聚节点,输入层,隐层,输出层,簇成员节点,簇首节点,创新点,前 置 处 理 系 统,简化输入信息空间维数，从而简化训练集，减少网络的训练时间,创新点,外 部 监 测 环 境,多 传 感 器 数 据,神经网络,网络学习及训练,融合模型知识库,融合

9、算法,融 合 结 果,测试应用,外部学习训练,权值参数,簇头,簇头,汇聚节点,创新点,权值参数,研究方法,文献法、比较研究法 通过阅读大量关于无线传感器网络数据融合的文献，分析比较文献中的各种数据融合方法，提出一种新的数据融合方法。,实验法 利用实验室现有设备，实现自己的想法，并比较优缺点。,相关研究资料、设备,学校图书馆相关书籍,中国知网等网站相关论文、期刊,学院物联网实验室相关实验设备（实验箱）,研究进度安排,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,毕业论文提纲,第一章 绪论 第二章 无线传感器网络和数据融

10、合 第三章 改进的无线传感器网络数据融合算法 第四章 仿真实验及结果分析 第五章 改进的数据融合算法的应用 第六章 总结与展望 参考文献 致谢,选题背景 选题的目的与意义 国内外关于该论题的研究进展、现状及趋势 研究目标及研究内容、方法、进度 毕业论文提纲 参考文献,参考文献,1 何朝娟. 基于TinyOS的路由层数据融合的研究及实现：硕士学位论文，成都：电子科技大学. 2 肖利华. 无线传感器网络数据融合技术的研究与实现：硕士学位论文，广州：华南理工大学. 3 王战友. 基于信任的无线传感器网络中数据融合的研究：硕士学位论文，济南：山东师范大学. 4 李兆祥. 无线传感器网络数据融合的算法研

11、究：硕士学位论文，武汉：武汉理工大学. 5 章芬. 无线传感器网络中数据融合技术的研究：硕士学位论文，武汉：湖北工业大学. 6 王彪. 基于移动代理的无线传感器网络数据融合协议研究：硕士学位论文，南京：南京邮电大学. 7 马冰冰. 无线传感器网络安全的数据融合协议：硕士学位论文，北京：北京理工大学. 8 孔凡天. 无线传感器网络节点定位与数据融合技术研究及实现：博士学位论文，武汉：华中科技大学. 9 蒋鼎国. 无线传感器网络农业信息监控系统设计与数据融合研究：博士学位论文，无锡：江南大学.,参考文献,10 敖邦乾. 无线传感器网络数据融合算法的研究：硕士学位论文，长沙：中南大学. 11 邱爽.

12、 无线传感器网络数据融合算法研究：硕士学位论文，武汉：武汉理工大学. 12 袁刚. 无线传感器网络数据融合系统设计：硕士学位论文，北京：北京邮电大学. 13 屈剑锋. 无线传感器网络数据融合与目标跟踪研究及其应用：博士学位论文，重庆：重庆大学. 14 李宏娟. 无线传感器网络中安全数据融合的研究：硕士学位论文，大连：大连理工大学. 15 秦晓良，魏琴芳，张双杰 . WSNs中高效且适应性强的安全数据融合J. 计算机应用研究，2011,28(11)：4299-4302. 16 陆三兰，程铭东. 基于D-S证据理论的组合数据融合算法J. 微电子学与计算机，2011，28(01)：95-98. 17 唐飞岳，吴炜，陈明刚，等. 带反馈的无线传感器网络实时数据融合策略J. 计算机工程与设计，2011,32(02)：453-456.,参考文献,18 张庆伟. 基于粗糙集与神经网络的WSN数据融合算法研究：硕士学位论文，太原：太原理工大学. 19 潘旵. 基于遗传算法改进的人工神经网络的研究以及在肺癌预测的应用：硕士学位论文，吉林：东北师范大学. 20 田洋. 无线传感器网络决策层数据融合的研究：硕士学位论文，沈阳：辽宁大学. 21 陈恒.