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基于模糊集与统计理论的多传感器数据融合算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·课题研究背景第10-11页
   ·课题研究现状第11-12页
   ·课题研究的问题第12-13页
   ·论文主要内容和章节安排第13-16页
第二章 多传感器数据融合相关理论第16-30页
   ·数据融合基本概念第16-20页
     ·数据融合的定义第16-17页
     ·数据融合的常用处理结构第17-19页
     ·数据融合在现实中的应用第19-20页
   ·数据融合的层次第20-24页
     ·数据级融合第20-21页
     ·特征级融合第21-22页
     ·决策级融合第22-24页
   ·数据融合技术和方法第24-29页
     ·典型数据融合算法第25-26页
     ·融合算法的集成第26-28页
     ·技术方法研究趋势第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 模糊集在数据融合算法的应用研究第30-44页
   ·模糊集的相关概念第30-31页
     ·模糊集定义第30-31页
     ·模糊集表示方法第31页
     ·同质传感器数据融合模型第31页
   ·模糊集在融合算法的典型应用与比较第31-36页
     ·基于模糊贴近度的数据融合算法第32-33页
     ·基于模糊综合函数的数据融合算法第33-34页
     ·基于模糊置信距离一致性的数据融合算法第34-35页
     ·数据融合算法间的比较第35-36页
   ·基于最优融合集的多传感器数据融合算法第36-39页
     ·最优融合集定义第36-37页
     ·融合矩阵定义及计算第37-38页
     ·权重系数分配第38页
     ·融合结果计算第38-39页
   ·应用实例及仿真实验分析第39-42页
     ·应用实例对比分析第39-40页
     ·仿真实验对比分析第40-41页
     ·抗干扰能力对比分析第41-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 D-S证据理论在数据融合算法的应用研究第44-58页
   ·D-S证据理论第44-46页
     ·D-S证据理论基本概念第44-45页
     ·D-S证据理论合成规则第45页
     ·D-S证据理论的不足第45-46页
   ·经典证据组合规则改进算法分析第46-47页
     ·Murphy方法第46页
     ·Yager等人方法第46-47页
     ·DP规则第47页
   ·D-S证据理论中冲突证据融合新方法第47-50页
     ·冲突因子的定义第48页
     ·相关度矩阵计算第48-49页
     ·证据全局信誉度计算第49-50页
     ·冲突证据处理及融合步骤第50页
   ·实例验证及对比分析第50-56页
     ·冲突证据合成实验对比第51-53页
     ·实例验证及分析第53-54页
     ·仿真实验对比分析第54-56页
   ·本章小结第56-58页
第五章 数据融合算法在温室环境控制中的应用第58-76页
   ·温室环境控制系统概述第58-61页
     ·温室环境控制因子第58-59页
     ·温室环境控制的主要参数第59-60页
     ·温室环境因子关系第60-61页
   ·融合系统方案设计第61-64页
     ·融合系统二级模型第61-62页
     ·局部融合算法第62-63页
     ·全局融合算法第63-64页
   ·融合算法在温室果蔬栽培中的应用实例第64-74页
     ·番茄的生物学特征特分析第64-65页
     ·番茄的环境因子数据采集第65-67页
     ·融合算法番茄栽培环境控制中的应用第67-69页
     ·草莓的生物学特征特分析第69-70页
     ·草莓的环境因子数据采集第70-72页
     ·融合算法在草莓栽培环境控制中的应用第72-74页
   ·本章小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-80页
   ·课题总结第76-77页
   ·课题展望第77-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第86页

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