| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·论文研究的背景 | 第9页 |
| ·论文研究的意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·传感信息融合算法现状 | 第10-11页 |
| ·传感信息融合模型现状 | 第11页 |
| ·存在的问题 | 第11-12页 |
| ·现有多传感信息功能模型存在的问题 | 第11-12页 |
| ·证据冲突预处理存在的问题 | 第12页 |
| ·本文的工作与组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 多传感信息融合理论知识 | 第14-23页 |
| ·从信息熵角度看信息融合原理 | 第14-16页 |
| ·信息融合的主要技术 | 第16-22页 |
| ·基于贝叶斯理论的传感器信息融合 | 第16-17页 |
| ·基于模糊集理论的传感信息融合 | 第17-19页 |
| ·基于人工神经网络的传感器信息融合 | 第19-20页 |
| ·基于 D-S 理论的传感器信息融合 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 多传感信息融合架构 | 第23-38页 |
| ·信息融合的常见模型 | 第23-30页 |
| ·Dasarathy 功能模型 | 第24-26页 |
| ·JDL 融合模型 | 第26-28页 |
| ·UK 情报环 | 第28页 |
| ·Omnibus 功能模型 | 第28-30页 |
| ·本文研究的功能模型--基于融合功能与信息层次 | 第30-32页 |
| ·基于信息层次和融合功能的家居舒适度评估系统 | 第32-35页 |
| ·信息融合技术在家居舒适度评估模型中的应用 | 第35-36页 |
| ·数据层融合方法——分批融合算法 | 第35页 |
| ·特征层融合方法——模糊集理论 | 第35-36页 |
| ·决策层融合方法 D-S 证据理论 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 决策层融合方法 D-S 证据理论的研究 | 第38-48页 |
| ·D-S 证据理论的基本概念 | 第38-39页 |
| ·D-S 合成规则及性质 | 第39-41页 |
| ·D-S 证据理论冲突的处理 | 第41-44页 |
| ·D-S 组合规则的改进 | 第42-43页 |
| ·证据冲突预处理 | 第43-44页 |
| ·本文的改进方法 | 第44-47页 |
| ·算法描述 | 第44-46页 |
| ·算法验证 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于多传感信息融合的家居环境质量评估的实现 | 第48-63页 |
| ·基于多传感信息融合的家居舒适度评估系统设计 | 第48-54页 |
| ·系统结构 | 第48-50页 |
| ·硬件平台 | 第50-51页 |
| ·软件实现 | 第51-54页 |
| ·评估过程 | 第54-62页 |
| ·传感信息处理过程 | 第54-55页 |
| ·识别框架的确定 | 第55页 |
| ·利用模糊集理论进行证据源的确定 | 第55-59页 |
| ·基于 D-S 证据理论的决策融合与分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |