流速仪检定车控制系统的应用与研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·本课题的重要意义 | 第7-8页 |
| ·国内外流速仪检定系统的研究现状 | 第8-9页 |
| ·信息融合技术的发展概况 | 第9-10页 |
| ·仿真软件 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 多传感器信息融合理论 | 第13-18页 |
| ·信息融合的方法 | 第13-15页 |
| ·信息融合的系统结构 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 流速仪检定车信息测量基础 | 第18-25页 |
| ·检定车系统信息测量的介绍 | 第18-19页 |
| ·信息融合的物理量 | 第19-20页 |
| ·信息融合的物理量关系分析 | 第20-23页 |
| ·信息融合系统的数学模型 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第四章 证据理论方法的应用分析 | 第25-28页 |
| ·融合的算法介绍 | 第25-27页 |
| ·本系统应用证据理论实现的可能性分析 | 第27页 |
| ·总结 | 第27-28页 |
| 第五章 神经网络的融合方法 | 第28-47页 |
| ·神经网络融合的一般方法和特点 | 第28-31页 |
| ·基于BP网络的融合方法 | 第31-38页 |
| ·BP网络的算法介绍 | 第31-33页 |
| ·BP神经网络融合过程 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络的训练过程 | 第34-35页 |
| ·BP融合算法的实现 | 第35-37页 |
| ·BP网络小结 | 第37-38页 |
| ·基于径向基神经网络的融合 | 第38-46页 |
| ·径向基神经网络算法 | 第39-41页 |
| ·RBF网络的训练过程 | 第41-43页 |
| ·RBF网络的实现 | 第43-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·论文的主要工作 | 第47页 |
| ·存在的不足 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 硕士阶段公开发表的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
