数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究



数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究

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数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究

论文目录
第一章绪论	第1-14 页
· 课题的来源、研究背景和意义	第7-8 页
· 数据融合理论的发展及研究现状	第8-12 页
· 国内外研究现状	第8-10 页
· 存在的主要问题及其发展方向	第10-12 页
· 本文的主要研究工作与组织结构	第12-14 页
· 主要研究工作	第12-13 页
· 论文组织结构	第13-14 页
第二章数据融合技术及其算法研究	第14-30 页
· 数据融合技术概述	第14-21 页
· 数据融合的算法研究	第21-30 页
· 经典推理与Bayes推理	第21-23 页
· Dempster-Shafer证据理论	第23-26 页
· 模糊积分方法	第26-28 页
· 基于神经网络的数据融合算法	第28-30 页
第三章钢炉测厚系统的总体方案	第30-34 页
· 系统的总体方案	第30-31 页
· 各子系统的设计方案	第31-34 页
· 激光测厚方案设计	第31-32 页
· 火焰图像处理测量方案设计	第32-33 页
· 数据融合测量方案设计	第33-34 页
第四章钢炉激光测厚系统的设计	第34-49 页
· 激光测距技术的发展和现状	第34-35 页
· 激光测距原理	第35-40 页
· 激光测厚系统总体方案设计	第40-41 页
· 各子系统的设计	第41-49 页
· 发射光学系统设计	第41-42 页
· 接收光学系统设计	第42-43 页
· 发射电路系统设计	第43-46 页
· 接收电路系统设计	第46 页
· 自动数字检相系统设计	第46-49 页
第五章基于神经网络的融合检测系统	第49-69 页
· 人工神经网络简介	第49-52 页
· 误差反向传播(BP)神经网络	第52-57 页
· 钢炉数据融合测厚系统神经网络建模	第57-62 页
· 样本的选取和预处理	第57-58 页
· 网络结构的设计	第58-60 页
· 网络训练参数的选取	第60-62 页
· 程序实现	第62-69 页
· 程序简介	第62-64 页
· 网络生成和训练模块	第64-66 页
· 应用模块	第66-67 页
· 程序流程	第67-69 页
第六章总结	第69-71 页
· 本文主要完成的工作	第69-70 页
· 结论与展望	第70-71 页
参考文献	第71-76 页
附录A 神经网络训练样本	第76-78 页
作者在研究生期间发表的论文	第78-79 页
致谢	第79 页

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