生猪养殖环境多传感器数据融合算法研究

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生猪养殖环境多传感器数据融合算法研究

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生猪养殖环境多传感器数据融合算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 畜禽养殖环境监测技术研究现状	第11-12页
1.2.2 数据融合技术研究现状	第12-13页
1.3 课题研究的主要内容	第13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第2章多传感器数据融合相关理论	第15-20页
2.1 数据融合基本概念	第15页
2.2 多传感器数据融合的分类	第15-16页
2.2.1 按融合结构模型分类	第15-16页
2.2.2 按融合处理层次分类	第16页
2.3 数据融合中主要融合方法	第16-18页
2.3.1 基于概率论融合方法	第16-17页
2.3.2 非概率论融合方法	第17-18页
2.4 数据融合方法比较	第18页
2.5 本章小结	第18-20页
第3章模糊集及DS证据理论	第20-31页
3.1 模糊集基本概念	第20-22页
3.1.1 模糊集定义及表示方法	第20-21页
3.1.2 模糊隶属度函数的确定方法	第21-22页
3.2 模糊集在数据融合中的应用方法	第22-25页
3.2.1 模糊贴近度数据融合算法	第22-24页
3.2.2 模糊均值聚类数据融合算法	第24-25页
3.3 DS证据理论基本概念	第25-27页
3.3.1 DS证据理论的基本理论	第25-26页
3.3.2 DS据理论合成规则	第26-27页
3.4 传统DS据理论及经典改进算法的不足	第27-30页
3.4.1 DS证据理论不足之处	第27-28页
3.4.2 经典改进算法	第28-30页
3.5 本章小结	第30-31页
第4章生猪养殖环境监测两级数据融合模型	第31-41页
4.1 两级数据融合模型	第31-32页
4.2 改进的最优融合集数据筛选	第32-33页
4.2.1 判断传感器有效性	第32页
4.2.2 定义最优融合集	第32-33页
4.3 改进的基本概率分配函数	第33-35页
4.3.1 模糊隶属度计算基本概率分配函数	第33-34页
4.3.2 融合度加权平均法重新分配基本概率分配函数	第34-35页
4.4 DS合成规则中冲突因子的改进	第35-38页
4.4.1 Jousselme距离及其改进	第36-38页
4.4.2 新的合成冲突因子	第38页
4.5 改进后的数据融合算法	第38-40页
4.6 本章小结	第40-41页
第5章两级数据融合模型在生猪养殖环境监测的应用	第41-53页
5.1 生猪养殖环境监测及数据采集	第41-44页
5.1.1 实验猪舍介绍	第41页
5.1.2 实验环境因子采集	第41-44页
5.2 第一层数据预处理	第44-46页
5.2.1 传感器有效性判断	第44-45页
5.2.2 各类环境影响因子数据级融合	第45-46页
5.3 第二层融合计算	第46-50页
5.3.1 计算基本概率分配函数	第47-49页
5.3.2 计算融合结果	第49-50页
5.4 测试结果分析及比较分析	第50-51页
5.5 本章小结	第51-53页
第6章总结与展望	第53-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-60页
作者简介	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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