| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-22页 |
| ·多源信息融合的定义 | 第10-11页 |
| ·信息融合的现状及发展趋势 | 第11-18页 |
| ·多源信息融合的一般方法 | 第18-20页 |
| ·论文研究意义及研究内容 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-22页 |
| 2 多源信息融合模型 | 第22-34页 |
| ·信息融合的功能模型 | 第22-24页 |
| ·信息融合的层次化描述 | 第24-28页 |
| ·信息融合的数学模型 | 第28-30页 |
| ·嵌入约束方法 | 第29-30页 |
| ·证据组合方法 | 第30页 |
| ·神经网络方法 | 第30页 |
| ·信息融合的结构 | 第30-32页 |
| ·信息融合与数据库的研究 | 第32页 |
| ·信息融合的系统设计 | 第32-34页 |
| 3 基于模糊积分的多源信息融合算法 | 第34-45页 |
| ·融合问题的形式描述 | 第34-35页 |
| ·融合的不确定性信息度量 | 第35页 |
| ·模糊积分与模糊测度的理论基础 | 第35-36页 |
| ·模糊积分融合算法 | 第36-37页 |
| ·基于模糊积分的智能型辅助自动驾驶系统 | 第37-45页 |
| ·需求分析 | 第37-38页 |
| ·高速公路上汽车安全运行模式及特征向量 | 第38-45页 |
| 4 基于粗糙集理论的多源信息融合算法 | 第45-64页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·粗集理论介绍 | 第45-55页 |
| ·上近似集，下近似集、正域的概念 | 第45-46页 |
| ·核与简化概念 | 第46-47页 |
| ·粗集理论融合信息的一般步骤 | 第47-55页 |
| ·粗集理论融合多源信息的两个算法实例 | 第55-64页 |
| ·基于粗集理论的蔬菜栽培病虫害预警系统 | 第55-59页 |
| ·基于粗集理论的医疗疾病诊断专家系统的规则知识获取方法 | 第59-64页 |
| 5 基于统计分析的信息融合方法 | 第64-75页 |
| ·动态聚类的理论介绍 | 第64-66页 |
| ·动态聚类的基本思想 | 第64页 |
| ·选择凝聚点 | 第64-65页 |
| ·初始分类 | 第65页 |
| ·修改初始分类 | 第65-66页 |
| ·多组判别分析基本理论 | 第66-68页 |
| ·多组判别分析的思想及适用条件 | 第66页 |
| ·多组判别分析的方法和原理 | 第66-68页 |
| ·经济预警模型 | 第68-75页 |
| ·建立经济预警的必要性 | 第68-69页 |
| ·测定经济波动周期的特征指标 | 第69-70页 |
| ·用动态聚类对经济运行模式聚类 | 第70-71页 |
| ·修改初始分类 | 第71页 |
| ·用多组判别分析确定模式边界识别函数 | 第71-74页 |
| ·监测，预警检验 | 第74-75页 |
| 6 三种融合算法比较分析 | 第75-78页 |
| ·融合算法的比较准则 | 第75页 |
| ·融合算法的比较 | 第75-78页 |
| ·基于粗糙集理论的信息融合算法的特点 | 第75-76页 |
| ·基于模糊积分的信息融合算法的特点 | 第76页 |
| ·基于统计分析的信息融合算法的特点 | 第76-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·研究工作的展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 附录 | 第84-86页 |