人体体表信息融合及其相关理论的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·人体体表信息融合的意义 | 第10-11页 |
| ·信息融合技术的形成和发展 | 第11-12页 |
| ·信息融合技术的基本原理、结构及方法 | 第12-15页 |
| ·信息融合的算法 | 第15-16页 |
| ·信息融合技术存在的问题及发展方向 | 第16-18页 |
| 小结 | 第18-19页 |
| 2 基于Bayes理论的融合方法 | 第19-27页 |
| ·Byes理论方法 | 第19-20页 |
| ·基于参数估计的多传感器数据融合 | 第20-22页 |
| ·利用改进的支持矩阵进行bayes数据融合 | 第22-26页 |
| 小结 | 第26-27页 |
| 3 基于D-S证据理论的信息融合方法 | 第27-34页 |
| ·证据理论的内容 | 第27-29页 |
| ·改进的证据理论的融合过程 | 第29-32页 |
| ·证据理论的决策规则 | 第32-33页 |
| 小结 | 第33-34页 |
| 4 基于模糊理论和支持向量机的分类方法 | 第34-45页 |
| ·模糊理论的基础 | 第34-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-40页 |
| ·支持向量机的模糊化球结构分类算法 | 第40-44页 |
| 小结 | 第44-45页 |
| 5 基于模糊神经网络的信息融合 | 第45-56页 |
| ·神经网络模型 | 第45-49页 |
| ·模糊神经网络 | 第49-51页 |
| ·OWA算子简介 | 第51-52页 |
| ·模糊BP神经网络信息融合过程 | 第52-55页 |
| 小结 | 第55-56页 |
| 6 人体体表信息的信息融合 | 第56-66页 |
| ·人体心电信号特征的描述及异常特征的描述 | 第56-58页 |
| ·利用模糊神经网络对异常心电信号进行属性判断 | 第58-62页 |
| ·改进的证据理论组合规则的合理性 | 第62-64页 |
| ·基于模糊神经网络和D-S证据理论的系统结构 | 第64-65页 |
| 小结 | 第65-66页 |
| 7 结束语 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 中文详细摘要 | 第72-81页 |
