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致谢
摘要
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 选题意义
1.4 论文主要内容
2 相关技术背景
2.1.1 数据采集卡
2.1.2 Modbus协议
2.1.3 无线传感网络通信协议
2.1.4 无线传感网的数据存储
2.2 大数据生态系统
2.2.1 分布式文件系统
2.2.2 并行计算框架MapReduce
2.2.3 并行计算和任务调度框架YARN
2.2.4 基于内存的并行计算框架Spark
2.2.5 其他大数据开源组件
2.3 机器学习相关算法
2.3.1 线性回归算法
2.3.2 逻辑回归分类算法
2.3.3 支持向量机分类算法
2.3.4 KMeails聚类算法
2.3.5 LSTM算法
2.3.6 决策树算法
2.4 网页实时显示相关技术
2.4.1 HTML技术
2.4.2 AJAX技术
2.4.3 EChart技术
2.5 本章小结
3 设备健康状况监测系统的设计
3.1 需求分析
3.2 架构设计
3.2.1 无线传感网络层
3.2.2 大数据平台层
3.3 无线传感网络层的设计
3.3.1 无线传感网络拓扑关系
3.3.2 无线传感网络数据预处理
3.3.3 无线传感网络层数据存储与展示
3.4 大数据平台层的设计
3.4.1 无线传感网络层和分布式存储系统的数据传输
3.4.2 大数据平台层基础架构设计和选型
3.4.3 设备状态周期性查询功能设计
3.4.4 设备状态实时显示功能设计
3.5 机器学习模型设计
3.5.1 数据特征设计
3.5.2 机器学习算法整体设计
3.5.3 机器学习算法与大数据平台的融合方案
3.6 本章小结
4 设备健康状况监测系统的实现
4.1.1 无线传感网络拓扑
4.1.2 服务器端软件实现
4.1.3 服务器端数据实时显示功能的实现
4.2 周期性查询功能的实现
4.2.1 分区和分桶的使用
4.3 实时显示查询功能的实现
4.3.1 HBaseCRUD类的封装
4.3.2 基于HBase的实时显示查询流程
4.4 机器学习模型的实现
4.4.1 原始数据准备
4.4.2 KMeans聚类标注数据
4.4.3 设备状态判断模型实现
4.4.4 设备状态预测模型的实现
4.5 本章小结
5 设备健康状况监测系统的测试
5.1 测试环境
5.2 测试方式
5.3 功能测试
5.3.1 传感数据实时显示功能的测试
5.3.2 设备状态实时显示功能测试
5.3.3 设备状态周期性查询功能测试
5.4 性能测试
5.4.1 无线传感网数据传输性能的测试
5.4.2 传感数据实时显示性能的测试
5.4.3 设备状态判断算法准确性测试
5.4.4 设备状态预测功能测试
5.4.5 设备状态周期性查询性能的测试
5.5 本章小结
6 总结与展望
参考文献
作者简介及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集