基于入侵检测系统的多传感器数据融合算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| ·研究发展的状况 | 第10-12页 |
| ·国外的发展状况研究 | 第10-11页 |
| ·国内的发展状况研究 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 多传感器数据融合的基本原理 | 第14-27页 |
| ·多传感器数据融合技术 | 第14-19页 |
| ·多传感器数据融合系统的模型 | 第14-15页 |
| ·数据融合的结构描述 | 第15-17页 |
| ·数据融合的层次描述 | 第17-18页 |
| ·多传感器数据融合的主要技术和方法 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络技术 | 第19-26页 |
| ·人工神经网络概述 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的组成 | 第21-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多传感器数据融合系统的硬件 | 第27-36页 |
| ·整体设计方案 | 第27页 |
| ·数据采集过程 | 第27页 |
| ·硬件系统 | 第27-35页 |
| ·硬件系统的整体结构部分 | 第27-28页 |
| ·硬件系统设计 | 第28-30页 |
| ·传感器部分 | 第30-31页 |
| ·处理器部分 | 第31-34页 |
| ·硬件实物 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 数据分析 | 第36-48页 |
| ·数据处理过程 | 第36-41页 |
| ·数据预处理 | 第36-39页 |
| ·特征提取 | 第39-41页 |
| ·传感器数据分析 | 第41-47页 |
| ·热释电红外传感器数据分析 | 第41-44页 |
| ·加速度传感器数据的数据分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于BP神经网络的数据融合 | 第48-64页 |
| ·算法的整体描述 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络 | 第49-57页 |
| ·BP神经网络的网络模型 | 第49页 |
| ·BP神经网络的学习 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络的标准算法推导 | 第50-55页 |
| ·网络设计 | 第55页 |
| ·训练中发现的问题与改进方法 | 第55-57页 |
| ·利用神经网络进行数据融合的训练过程 | 第57-63页 |
| ·输入向量和目标期望向量 | 第57页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第57-58页 |
| ·神经网络的训练 | 第58-62页 |
| ·训练结果对比 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
