基于小波神经网络多传感器融合技术的研究

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基于小波神经网络多传感器融合技术的研究

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基于小波神经网络多传感器融合技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-11页
第1章绪论	第11-15页
· 课题的背景、目的及意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 本论文研究内容及创新之处	第14页
· 本文的结构安排	第14-15页
第2章多传感器信息融合技术	第15-23页
· 多传感器信息融合技术概述	第15-16页
· 多传感器信息融合的基本原理	第15-16页
· 多传感器信息融合的优点	第16页
· 多传感器信息融合的方法	第16-19页
· 多传感器信息融合的层次结构和功能	第19-21页
· 本章小结	第21-23页
第3章小波神经网络	第23-43页
· 小波分析理论	第23-31页
· 小波变换的基本原理	第23-24页
· 一种最基本的小波函数	第24-26页
· 小波函数的构造	第26-29页
· 常用小波函数	第29-31页
· 神经网络基本理论	第31-36页
· 神经网络的基本原理及特点	第31-32页
· 神经网络的学习规则	第32-33页
· BP神经网络和标准的BP算法	第33-36页
· 小波神经网络	第36-40页
· 小波神经网络的结构	第36-38页
· 小波神经网络的构建	第38-40页
· 本章小结	第40-43页
第4章遗传算法的应用	第43-51页
· 遗传算法概述	第43-48页
· 遗传算法的基本思想	第43页
· 遗传算法的特点	第43-44页
· 遗传算法的基本实现	第44-48页
· 遗传算法实现的基本步骤	第48-49页
· 遗传算法的应用	第49-50页
· 遗传算法与小波神经网络的结合方式	第49页
· 遗传算法改进小波神经网络的实现方法	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第5章小波神经网络在煤矿瓦斯监测中的应用	第51-63页
· 煤矿瓦斯监测系统	第51-54页
· 影响煤矿瓦斯的主要参数	第52-53页
· 煤矿瓦斯动态预测系统中的多传感器信息融合结构	第53-54页
· 多传感器信息融合模型	第54-56页
· 自适应加权融合估计算法	第54-55页
· 多传感器信息融合的应用	第55-56页
· 小波神经网络监测瓦斯	第56-61页
· 基于改进的GA算法训练小波神经网络	第56-59页
· 煤矿瓦斯涌出量监测结果	第59-61页
· 本章小结	第61-63页
第6章总结与展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-71页
作者简介及读研期间主要科研成果	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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