基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文章节结构安排 | 第11-15页 |
| 第二章 数据融合理论概述 | 第15-25页 |
| 2.1 数据融合的原理 | 第15-16页 |
| 2.2 融合过程 | 第16-17页 |
| 2.3 融合层次 | 第17-20页 |
| 2.3.1 数据层融合 | 第18页 |
| 2.3.2 特征层融合 | 第18-19页 |
| 2.3.3 决策层融合 | 第19页 |
| 2.3.4 三种融合层次的比较 | 第19-20页 |
| 2.4 数据融合系统结构模型 | 第20-21页 |
| 2.4.1 并联型结构 | 第20-21页 |
| 2.4.2 串联型结构 | 第21页 |
| 2.4.3 混联型结构 | 第21页 |
| 2.5 数据融合方法算法 | 第21-23页 |
| 2.6 小结 | 第23-25页 |
| 第三章 DS 证据理论 | 第25-35页 |
| 3.1 理论基础 | 第26-31页 |
| 3.2 合成法则 | 第31-33页 |
| 3.3 小结 | 第33-35页 |
| 第四章 DS 证据理论问题及改进 | 第35-61页 |
| 4.1 证据理论优点 | 第35页 |
| 4.2 证据理论缺点 | 第35-39页 |
| 4.2.1 信息源独立性问题 | 第36页 |
| 4.2.2 计算量问题 | 第36页 |
| 4.2.3 基本概率指派问题 | 第36-37页 |
| 4.2.4 证据冲突问题 | 第37-39页 |
| 4.3 证据理论改进方法 | 第39-41页 |
| 4.3.1 证据理论数据模型的修改 | 第39-40页 |
| 4.3.2 证据理论合成法则的修改 | 第40-41页 |
| 4.4 证据理论数据模型的改进 | 第41-52页 |
| 4.4.1 模糊集 | 第42页 |
| 4.4.2 贴近度 | 第42-43页 |
| 4.4.3 特性指标矩阵 | 第43页 |
| 4.4.4 模糊相似矩阵 | 第43-44页 |
| 4.4.5 一种基于贴近度的证据理论 | 第44-47页 |
| 4.4.6 算例验证与对比分析 | 第47-52页 |
| 4.5 证据理论合成法则的改进 | 第52-60页 |
| 4.5.1 算例验证与对比分析 | 第55-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 多传感器数据融合背景应用 | 第61-69页 |
| 5.1 改进证据理论在水质检测中的应用 | 第61-64页 |
| 5.2 改进证据理论在火灾监测中的应用 | 第64-67页 |
| 5.3 小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第79页 |
