| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·研究背景 | 第11-16页 |
| ·公交客流识别的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·公交客流识别方法研究现状及发展方向 | 第12-16页 |
| ·多信息融合技术 | 第16-20页 |
| ·信息融合技术的研究背景 | 第16-17页 |
| ·信息融合技术研究历史 | 第17-19页 |
| ·多信息融合方法研究现状 | 第19-20页 |
| ·基于支持向量机的多信息融合方法 | 第20-22页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第21-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-24页 |
| 第二章 基于支持向量机的多信息融合方法 | 第24-47页 |
| ·多信息融合原理及框架 | 第24-31页 |
| ·多信息融合的定义 | 第24-25页 |
| ·多信息融合的原理 | 第25-26页 |
| ·多传感器信息融合的分类 | 第26-27页 |
| ·多源信息融合常用模型 | 第27-29页 |
| ·多信息融合系统体系结构 | 第29-31页 |
| ·信息融合方法 | 第31-35页 |
| ·直接对数据源操作的方法 | 第31-33页 |
| ·基于对象的统计特性和概率模型的方法 | 第33-34页 |
| ·基于规则推理的方法 | 第34-35页 |
| ·基于支持向量机的多信息融合算法 | 第35-45页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第35-44页 |
| ·基于支持向量机的多信息融合方法 | 第44-45页 |
| ·应用于客流识别中所存在问题 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 支持向量机训练算法的研究 | 第47-64页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·训练算法的研究现状 | 第47-48页 |
| ·预选样本集 | 第48-49页 |
| ·SVM 训练样本集缩减策略（SVM-LSTSRS） | 第49-60页 |
| ·SVM-LSTSRS 原理 | 第49-50页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法原理 | 第50-58页 |
| ·基于 FCM 的样本点类型判定 | 第58-59页 |
| ·SVM-LSTSRS 实现步骤 | 第59-60页 |
| ·SVM-LSTSRS 性能分析 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-63页 |
| ·二维可视数据 | 第60-61页 |
| ·Libsvm 提供的分类测试数据 | 第61-63页 |
| ·LSTSRS 与其它算法比较 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 支持向量机快速分类算法的研究 | 第64-76页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·SVM 简化方法 | 第64-69页 |
| ·基于特征空间相似性分析的 SVM 快速分类算法 | 第69-74页 |
| ·支持向量相似度分析 | 第69-70页 |
| ·相似性系数的选择 | 第70-71页 |
| ·基于最小支撑树的支持向量分组 | 第71-72页 |
| ·特定因子的选择及相关系数的确定 | 第72-73页 |
| ·实现步骤 | 第73页 |
| ·时间复杂度分析 | 第73-74页 |
| ·实验分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于 SVM 的多信息融合方法在公交客流识别中的应用 | 第76-109页 |
| ·压力数据分析 | 第76-91页 |
| ·压力数据采集系统 | 第76-77页 |
| ·人体运动学原理 | 第77-79页 |
| ·单人压力数据分析 | 第79-84页 |
| ·双人压力数据分析 | 第84-91页 |
| ·时序信息分析 | 第91-95页 |
| ·单人时序分析 | 第91-92页 |
| ·双人时序分析 | 第92-94页 |
| ·总结 | 第94-95页 |
| ·多信息融合公交客流识别方法的研究 | 第95-108页 |
| ·用于公交客流识别的多信息融合模型设计 | 第95-96页 |
| ·多信息融合客流识别方法的实现 | 第96-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 嵌入式客流信息采集终端的研究及实现 | 第109-134页 |
| ·嵌入式系统概述 | 第110-112页 |
| ·硬件设计 | 第112-123页 |
| ·最小系统设计 | 第112-116页 |
| ·存储系统设计 | 第116-117页 |
| ·语音电路设计 | 第117-119页 |
| ·外设接口设计 | 第119-123页 |
| ·软件设计 | 第123-132页 |
| ·嵌入式操作系统 | 第123-125页 |
| ·μC/OS-II 系统移植 | 第125-130页 |
| ·系统任务设计 | 第130-132页 |
| ·仿真实验 | 第132-133页 |
| ·本章总结 | 第133-134页 |
| 第七章 结论 | 第134-137页 |
| ·本文工作总结 | 第134-135页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第145页 |