| 1 绪论 | 第1-14页 |
| ·信息融合技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·神经网络和模糊推理在实际应用中的优势 | 第10-11页 |
| ·将神经网络和模糊推理结合起来用于信息融合的必要性 | 第11-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 2 信息融合技术概述 | 第14-19页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第14-15页 |
| ·信息融合的优势 | 第15页 |
| ·信息融合的基本框架 | 第15-16页 |
| ·信息融合的层次（级别） | 第16-18页 |
| ·数据层信息融合 | 第16-17页 |
| ·特征层信息融合 | 第17页 |
| ·决策层的信息融合 | 第17-18页 |
| ·信息融合的主要方法 | 第18页 |
| ·本章内容小结 | 第18-19页 |
| 3 基于神经网络的信息融合技术 | 第19-38页 |
| ·神经网络的“三要素” | 第19-28页 |
| ·神经元 | 第19-22页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第22-24页 |
| ·神经网络的学习规则（算法） | 第24-28页 |
| ·常用的神经网络 | 第28-29页 |
| ·基于神经网络的信息融合技术 | 第29-37页 |
| ·用神经网络进行信息融合的基本思想和基本步骤 | 第29-31页 |
| ·应用举例和MATLAB 仿真 | 第31-37页 |
| ·本章内容小结 | 第37-38页 |
| 4 基于模糊推理的信息融合技术 | 第38-49页 |
| ·模糊推理理论概述 | 第38-42页 |
| ·用模糊推理进行信息融合的基本思想和基本步骤 | 第42-43页 |
| ·应用举例和MATLAB 仿真 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于神经网络和模糊推理相结合的信息融合技术 | 第49-67页 |
| ·神经网络和模糊推理相结合的主要方式 | 第49-53页 |
| ·自适应神经网络-模糊推理系统 | 第53-55页 |
| ·应用举例和MATLAB 仿真 | 第55-66页 |
| ·本章内容小结 | 第66-67页 |
| 6 结论 | 第67-70页 |
| ·全文的总结 | 第67-69页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间所发表的论文以及获奖情况 | 第74-81页 |