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多源异质传感器决策层融合算法及其应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略词表第14-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 课题研究意义第15-16页
    1.2 决策层融合国内外研究现状及发展第16-18页
        1.2.1 态势评估第16-17页
        1.2.2 威胁估计第17-18页
    1.3 文章主要研究内容第18-19页
    1.4 本文结构安排第19-21页
第二章 决策层态势评估技术第21-28页
    2.1 态势评估概述第21-24页
        2.1.1 态势评估定义第21-22页
        2.1.2 态势评估功能介绍第22-24页
    2.2 态势评估方法概述第24-27页
        2.2.1 基于Bayes Network的态势评估方法第24页
        2.2.2 基于Expert System的态势评估方法第24-25页
        2.2.3 基于Template Matching的态势评估方法第25-26页
        2.2.4 基于Rough Set理论的态势评估方法第26页
        2.2.5 基于Clustering Analysis的态势评估方法第26-27页
    2.3 章节小结第27-28页
第三章 基于模糊聚类的目标分群算法研究第28-48页
    3.1 基于聚类分析的目标分群技术概述第28页
    3.2 基于目标函数的模糊聚类分析算法第28-34页
        3.2.1 模糊C-均值算法第29-31页
        3.2.2 可能性C-均值算法第31-32页
        3.2.3 可能性模糊C-均值算法第32-34页
    3.3 基于线性粒子群优化的可能性模糊C-均值算法第34-47页
        3.3.1 粒子群算法概述第34-35页
        3.3.2 LPSO-PFCM算法研究第35-38页
        3.3.3 仿真结果分析第38-47页
    3.4 章节小结第47-48页
第四章 基于最陡下降的稳健自适应粒子群鲁棒聚类算法第48-68页
    4.1 最陡下降法基本理论第48-49页
    4.2 RAPSO-PFCM聚类算法研究第49-53页
        4.2.1 参数自适应调整第49-50页
        4.2.2 最优结合位置计算第50-51页
        4.2.3 RAPSO-PFCM算法第51-53页
    4.3 仿真验证分析第53-58页
    4.4 鲁棒聚类分析技术应用研究第58-67页
        4.4.1 空袭目标类型识别分群第58-60页
        4.4.2 空袭目标攻击方向判别第60-62页
        4.4.3 各地区城市设施水平划分第62-67页
    4.5 章节小结第67-68页
第五章 基于免疫机理的智能BP网络目标威胁估计第68-95页
    5.1 威胁估计概述第68-70页
        5.1.1 信息融合处理过程第68-69页
        5.1.2 目标威胁估计功能模型第69页
        5.1.3 目标威胁估计处理步骤第69-70页
    5.2 进化算法基本理论第70-76页
        5.2.1 BP神经网络第70-73页
        5.2.2 人工免疫系统第73-74页
        5.2.3 基于免疫机理的粒子群算法第74-76页
    5.3 IM-InBP网络目标威胁估计第76-85页
        5.3.1 IM-InBP算法模型第76-77页
        5.3.2 IM-InBP算法研究第77-78页
        5.3.3 仿真数据预处理第78-81页
        5.3.4 仿真结果及分析第81-85页
    5.4 IM-InBP神经网络技术应用研究第85-94页
        5.4.1 空袭目标对海面舰艇编队威胁程度综合判断第85-88页
        5.4.2 全国研究生和留学生人员拟合与预测第88-91页
        5.4.3 人均生活能源消费量估计与预测第91-94页
    5.5 章节小结第94-95页
第六章 总结与展望第95-98页
    6.1 本文研究工作总结第95-96页
    6.2 研究工作建议和设想第96-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-104页
攻读硕士期间取得的研究成果第104-105页

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