| 绪论 | 第1-11页 |
| 数据融合 | 第11-22页 |
| 1 数据融合的概念 | 第11页 |
| 2 数据融合的发展 | 第11-13页 |
| 3 数据融合原理 | 第13-16页 |
| ·基本原理 | 第13-14页 |
| ·融合过程 | 第14-16页 |
| ·数据融合的关键技术 | 第16页 |
| 4 数据融合的结构 | 第16-18页 |
| 5 数据融合的功能模块 | 第18-19页 |
| 6 数据融合算法概述 | 第19-22页 |
| 粗糙集理论 | 第22-33页 |
| 1 引言 | 第22页 |
| 2 粗糙集理论 | 第22-29页 |
| ·基本概念介绍 | 第23-24页 |
| ·粗糙集 | 第24-26页 |
| ·知识的简化 | 第26-28页 |
| ·知识的依赖性和依赖性的量度 | 第28-29页 |
| 3 知识表达系统 | 第29-33页 |
| ·数据表知识表达系统 | 第29-30页 |
| ·属性的重要性 | 第30-31页 |
| ·决策表 | 第31-32页 |
| ·决策表的简化 | 第32-33页 |
| 基于粗糙集理论的融合算法 | 第33-43页 |
| 1 融合算法的数学模型 | 第33-34页 |
| 2 相容状况下的融合算法 | 第34-39页 |
| 3 不相容状况下的融合算法 | 第39-43页 |
| 粗糙集理论在数据融合中的应用 | 第43-55页 |
| 1 概述 | 第43页 |
| 2 基于粗糙集理论的数据融合在分布式检测系统中的应用 | 第43-51页 |
| ·相容状况下的数据融合 | 第43-48页 |
| ·不相容状况下的数据融合 | 第48-51页 |
| 3 基于粗糙集理论的数据融合在证券分析系统中的应用 | 第51-54页 |
| 4 小结 | 第54-55页 |
| 软件编程 | 第55-63页 |
| 1 石油输油管测漏系统软件编程 | 第55-57页 |
| 2 证券分析系统软件编程 | 第57-59页 |
| 3 知识提取模块设计 | 第59-62页 |
| 4 小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 读研期间发表的论文 | 第70页 |