基于数据融合的目标模式识别技术及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数据融合技术 | 第10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 预期结果和创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 信息融合理论及方法 | 第13-27页 |
| 2.1 数据融合基本过程 | 第13-14页 |
| 2.2 空间融合方法 | 第14-22页 |
| 2.2.1 D-S证据理论概述 | 第14-17页 |
| 2.2.2 信度函数的构造 | 第17-22页 |
| 2.3 时空联合数据融合 | 第22-26页 |
| 2.3.1 空间融合的局限性 | 第22页 |
| 2.3.2 时空联合融合方法 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 AGC指令分类及识别 | 第27-43页 |
| 3.1 AGC概述 | 第27-32页 |
| 3.1.1 电网侧性能指标要求 | 第27-30页 |
| 3.1.2 发电侧基本控制策略 | 第30-32页 |
| 3.2 AGC指令类型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 电网调度模式 | 第32页 |
| 3.2.2 AGC指令的分类及特点 | 第32-35页 |
| 3.3 AGC指令识别方法 | 第35-42页 |
| 3.3.1 信度函数分配的构造 | 第35-39页 |
| 3.3.2 D-S融合及判别 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 磨煤机运行状态识别 | 第43-51页 |
| 4.1 磨煤机“临界堵塞”状态 | 第43-46页 |
| 4.2 时空融合算法 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 供热机组运行安全区识别 | 第51-65页 |
| 5.1 供热机组热电耦合特性 | 第51-54页 |
| 5.2 供热机组关键参数软测量 | 第54-60页 |
| 5.2.1 供热抽汽流量软测量 | 第54-56页 |
| 5.2.2 汽轮机排汽流量软测量 | 第56-58页 |
| 5.2.3 软测量的动态补偿 | 第58-60页 |
| 5.3 时空联合融合方法 | 第60-61页 |
| 5.4 实例计算 | 第61-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
