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一种混合结构的数据融合算法研究及在目标识别中的应用
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一种混合结构的数据融合算法研究及在目标识别中的应用
论文目录
 
摘要Ⅰ第1-5 页
AbstractⅡ第5-10 页
第1章 绪论第10-16 页
　　· 数据融合的概念和意义第10-11 页
　　· 数据融合算法综述第11-13 页
　　　　· 随机类方法第12-13 页
　　　　· 人工智能方法第13 页
　　· 数据融合技术的理论研究现状与发展方向第13-14 页
　　　　· 数据融合技术的研究现状第13-14 页
　　　　· 数据融合技术的主要发展方向第14 页
　　· 数据融合技术的应用第14-15 页
　　· 本文研究的主要内容第15-16 页
第2章 多传感器数据融合的基本原理和系统模型第16-24 页
　　· 数据融合的基本原理第16-19 页
　　　　· 数据融合的基本原理第16 页
　　　　· 数据融合的层次第16-18 页
　　　　· 数据融合系统的关键技术第18-19 页
　　· 多传感器数据融合的处理模型第19-21 页
　　· 数据融合系统的结构模型第21-23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第3章 粗集理论与数据融合第24-38 页
　　· 粗集理论的基本概念第24-30 页
　　　　· 知识与知识库第24-25 页
　　　　· 不精确范畴、近似与粗糙集第25-26 页
　　　　· 知识约简和核第26-27 页
　　　　· 知识的依赖性第27-28 页
　　　　· 知识表达系统第28 页
　　　　· 决策表第28-29 页
　　　　· 区分矩阵与区分函数第29-30 页
　　· 决策算法和决策规则第30-31 页
　　　　· 决策规则和算法第30-31 页
　　　　· 决策规则和算法的约简第31 页
　　· 基于粗集理论的数据融合算法第31-32 页
　　· 基于粗集理论的数据融合算法在目标识别中的应用第32-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
第4章 D-S证据理论数据融合第38-52 页
　　· 证据理论的基本概念第38-39 页
　　· Dempster组合规则第39-42 页
　　　　· 两个信度函数的合成第39-42 页
　　　　· 多个信度函数的合成第42 页
　　· 基于证据理论的决策第42-43 页
　　· D-S理论在数据融合中的应用过程第43-44 页
　　· 基于D-S证据理论融合的融合算法第44-45 页
　　· D-S证据理论融合识别的递推式第45-51 页
　　· 证据理论的优缺点第51 页
　　· 本章小结第51-52 页
第5章 神经网络数据融合第52-67 页
　　· 神经网络的基本概念第52-53 页
　　· 人工神经网络模型第53-56 页
　　· 神经网络数据融合算法研究第56-63 页
　　　　· 基于BP算法的多层前馈网络模型第56-58 页
　　　　· BP算法研究第58-61 页
　　　　· 标准BP算法的改进第61-62 页
　　　　· BP网络中的神经元模型第62 页
　　　　· BP网络的训练过程第62-63 页
　　· 神经网络在数据融合中的应用第63-64 页
　　· 仿真实验第64-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
第6章 一种混合结构数据融合方法在目别中的应用第67-81 页
　　· 基于粗集理论和D-S理论的混合结构数据融合方法第67-71 页
　　　　· 基于粗集理论和D-S理论的混合结构数据融合方法原理第67-68 页
　　　　· 基于粗集理论和D-S理论的混合结构数据融合方法在目标识别中的应用第68-71 页
　　· 基于粗集理论和神经网络的混合结构数据融合方法第71-76 页
　　　　· 基于粗集理论和神经网络的混合结构数据融合方法原理第71-73 页
　　　　· 仿真实验第73-76 页
　　· 粗集理论、神经网络和D-S证据理论混合的数据融合方法第76-79 页
　　　　· 三级混合的数据融合算法原理第76-78 页
　　　　· 仿真实验第78-79 页
　　· 三种方式融合的结果分析第79-80 页
　　· 本章小结第80-81 页
结论第81-82 页
参考文献第82-86 页
攻读硕士学位期间所发表的论文第86-87 页
致谢第87-88 页
作者简介第88页

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