| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 引言 | 第6页 |
| 1．2 数据融合技术的研究概况 | 第6-8页 |
| 1．2．1 国外数据融合技术的研究概况 | 第6-8页 |
| 1．2．2 国内数据融合技术的研究概况 | 第8页 |
| 1．3 数据融合技术主要存在问题及其未来发展方向 | 第8-10页 |
| 1．4 本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 数据融合技术概述 | 第11-22页 |
| 2．1 数据融合技术的定义、融合过程及其特点 | 第11-12页 |
| 2．1．1 数据融合的定义 | 第11页 |
| 2．1．2 融合过程 | 第11-12页 |
| 2．1．3 数据融合的特点 | 第12页 |
| 2．2 数据融合的基本原理及融合层次 | 第12-14页 |
| 2．2．1 数据融合的基本原理 | 第12-13页 |
| 2．2．2 数据融合的层次结构 | 第13-14页 |
| 2．3 数据融合的功能模型及矩阵表示 | 第14-16页 |
| 2．3．1 数据融合的功能模型 | 第15页 |
| 2．3．2 数据融合的矩阵表示 | 第15-16页 |
| 2．4 数据融合系统的联结方式 | 第16-17页 |
| 2．5 数据融合的关键问题 | 第17-19页 |
| 2．6 数据融合的一般方法 | 第19-21页 |
| 2．7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 同类多传感器自适应加权估计的数据级融合 | 第22-30页 |
| 3．1 同类多传感器数据的融合 | 第22页 |
| 3．1．1 数据级融合处理的目的和作用 | 第22页 |
| 3．1．2 自适应加权融合估计算法的提出 | 第22页 |
| 3．2 数据的一致性检验 | 第22页 |
| 3．3 自适应加权融合估计算法 | 第22-27页 |
| 3．3．1 自适应加权融合的估计模型及原理 | 第23页 |
| 3．3．2 算法推导 | 第23-24页 |
| 3．3．3 算法的线性无偏最小方差性 | 第24-26页 |
| 3．3．4 各传感器方差σ_p~2的求取 | 第26-27页 |
| 3．3．5 算法的运算流程 | 第27页 |
| 3．4 仿真实验及结果分析 | 第27-29页 |
| 3．5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于人工神经网络的特征级融合方法的研究及应用 | 第30-49页 |
| 4．1 基于数据融合技术的故障诊断方法 | 第30-31页 |
| 4．1．1 基于数据融合技术的故障诊断方法的提出 | 第30页 |
| 4．1．2 数据融合诊断方法需解决的问题 | 第30页 |
| 4．1．3 研究基于数据融合的故障诊断方法的意义 | 第30-31页 |
| 4．2 基于人工神经网络的特征级数据融合 | 第31-32页 |
| 4．2．1 基于人工神经网络的特征级融合用于设备的故障诊断 | 第31-32页 |
| 4．2．2 特征级上人工神经网络数据融合用于故障诊断的机理 | 第32页 |
| 4．3 人工神经网络(ANN)技术概况 | 第32-34页 |
| 4．3．1 ANN的构成 | 第32-33页 |
| 4．3．2 ANN的学习 | 第33页 |
| 4．3．3 ANN的各种模型 | 第33页 |
| 4．3．4 ANN的基本特点 | 第33-34页 |
| 4．4 反向传播人工神经网络(BP网络) | 第34-37页 |
| 4．4．1 BP网络结构 | 第34页 |
| 4．4．2 BP网络误差反向传播学习算法的基本思想 | 第34页 |
| 4．4．3 BP算法的计算过程 | 第34-35页 |
| 4．4．4 BP网络的设计分析 | 第35-37页 |
| 4．5 RBF网络 | 第37-38页 |
| 4．5．1 RBF网络的结构与特点 | 第37-38页 |
| 4．5．2 RBF网络常见的学习方法 | 第38页 |
| 4．6 人工神经网络特征级数据融合实现设备故障诊断的模型 | 第38-39页 |
| 4．7 算法应用实例与仿真 | 第39-48页 |
| 4．7．1 样本的预处理 | 第39-40页 |
| 4．7．2 目标模式判定规则 | 第40-41页 |
| 4．7．3 BP网络的训练与检验 | 第41-42页 |
| 4．7．4 RBF网络的训练与检验 | 第42-43页 |
| 4．7．5 诊断网络的容错性测试 | 第43-44页 |
| 4．7．6 结果分析 | 第44-45页 |
| 4．7．7 RBF网络与BP网络的比较 | 第45-48页 |
| 4．8 本章小结 | 第48-49页 |
| 结束语 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第55页 |
