| 摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·多传感器分布式估计融合系统 | 第9-10页 |
| ·相关研究 | 第10-11页 |
| ·论文思路和内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 单个传感器的量化器设计 | 第13-21页 |
| ·融合系统的量化问题 | 第13-16页 |
| ·单个传感器的量化器设计方法 | 第16-21页 |
| ·回归树方法 | 第16-17页 |
| ·硬C-均值聚类 | 第17-19页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第19-21页 |
| 第三章 分布式系统最优量化器设计及融合 | 第21-27页 |
| ·分布式系统的估计融合模型 | 第21-22页 |
| ·局部最优条件下的量化器设计及融合 | 第22-25页 |
| ·基于硬C-均值聚类的量化器设计 | 第23-24页 |
| ·基于模糊C-均值聚类的量化器设计 | 第24-25页 |
| ·全局最优条件下的量化器设计及融合 | 第25-27页 |
| 第四章 有效性验证 | 第27-35页 |
| ·有效性验证方法 | 第27-29页 |
| ·基于硬C-均值聚类方法设计最优量化器的有效性验证 | 第27-28页 |
| ·基于模糊C-均值聚类方法设计最优量化器的有效性验证 | 第28-29页 |
| ·整体优化模型(Q)的有效性验证 | 第29页 |
| ·计算机模拟 | 第29-35页 |
| 第五章 进一步的工作 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41页 |