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多传感器数据融合在温室监控系统中应用的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景与研究意义第10-11页
    1.2 温室环境的特点和温室环境控制的研究现状第11-13页
    1.3 论文的研究内容和结构安排第13-16页
第2章 多传感器数据融合理论第16-32页
    2.1 多传感器数据融合概述第16-18页
        2.1.1 多传感器数据融合的特点第16-17页
        2.1.2 多传感器数据融合的发展趋势第17-18页
    2.2 多传感器数据融合的功能模型第18-20页
    2.3 多传感器数据融合的结构模型第20-25页
        2.3.1 检测级融合结构模型第21-22页
        2.3.2 位置级融合结构模型第22-23页
        2.3.3 属性级融合结构模型第23-25页
    2.4 多传感器数据融合的数学模型第25-30页
        2.4.1 传统数据融合算法第26-27页
        2.4.2 现代数据融合算法第27-29页
        2.4.3 数据融合算法的比较和分析第29-30页
        2.4.4 当前算法存在的问题和未来的发展趋势第30页
    2.5 本章小结第30-32页
第3章 温室环境中数据融合算法的研究第32-52页
    3.1 温室环境数据融合算法的选择第32页
    3.2 数据融合主要算法分析第32-37页
        3.2.1 加权平均算法第32-34页
        3.2.2 卡尔曼滤波算法第34-36页
        3.2.3 D-S证据推理算法第36-37页
    3.3 D-S证据理论第37-43页
        3.3.1 证据理论的基本概念第37-40页
        3.3.2 D-S理论合成规则第40-43页
    3.4 D-S证据推理算法的改进第43-48页
        3.4.1 D-S证据推理算法的不足第43-45页
        3.4.2 利用证据一致性和焦元聚焦度改进D-S推理算法第45-48页
    3.5 仿真分析第48-50页
    3.6 本章小结第50-52页
第4章 数据融合在温室监控系统中的应用第52-70页
    4.1 温室监控系统设计第52-59页
        4.1.1 系统开发环境第52-53页
        4.1.2 系统结构设计第53-54页
        4.1.3 系统软件设计第54-59页
    4.2 基于改进的D-S证据推理的数据融合模块设计第59-66页
        4.2.1 监控模型设计第59-61页
        4.2.2 局部融合部分设计第61-65页
        4.2.3 全局融合部分设计第65-66页
    4.3 融合结果分析第66-68页
    4.4 本章小结第68-70页
第5章 总结与展望第70-74页
    5.1 工作总结第70-71页
    5.2 未来展望第71-74页
参考文献第74-78页
致谢第78页

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