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基于D-S证据理论和SVM的多传感器信息融合算法研究

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基于D-S证据理论和SVM的多传感器信息融合算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 多传感器数据融合技术的研究和发展现状第11-12页
  1.3 本文的主要研究内容及安排第12-14页
第2章 多传感器信息融合技术的基本理论第14-22页
  2.1 多传感器信息融合基本原理第14页
  2.2 信息融合的信息类别与特点第14-15页
  2.3 信息融合的过程第15-16页
  2.4 信息融合的层次与结构第16-19页
    2.4.1 信息融合的层次第16-17页
    2.4.2 信息融合的结构第17-19页
  2.5 多传感器信息融合技术的算法第19-20页
  2.6 本章小结第20-22页
第3章 基于Pignistic概率函数与相关系数的组合方法第22-36页
  3.1 经典D-S证据理论第22-24页
  3.2 Dempster组合规则的缺陷第24-25页
  3.3 前人改进的D-S证据理论第25-27页
    3.3.1 Yager组合规则第25页
    3.3.2 孙全组合规则第25-26页
    3.3.3 Murthy组合规则第26-27页
  3.4 本文的新证据衡量标准的引出和讨论第27-30页
    3.4.1 经典的证据衡量标准第27-28页
    3.4.2 新的证据冲突衡量标准Pcor第28-30页
  3.5 基于Pcor的加权组合方法第30-32页
  3.6 仿真算例与分析第32-34页
  3.7 本章小结第34-36页
第4章 基于改进的SVM森林火灾识别算法第36-54页
  4.1 森林火灾数据分析第36-40页
    4.1.1 数据的变量说明第37-38页
    4.1.2 森林数据预分析第38-40页
  4.2 基于SVM的森林火灾识别方法第40-47页
    4.2.1 支持向量机算法第40-43页
    4.2.2 森林火灾数据的训练集与测试集的随机选取第43-46页
    4.2.3 基于SVM的森林火灾识别方法的实现第46-47页
  4.3 改进的SVM森林火灾识别算法第47-52页
    4.3.1 布谷鸟搜索算法第47-49页
    4.3.2 改进的布谷鸟搜索算法第49页
    4.3.3 ICS-SVM森林火灾识别算法第49-51页
    4.3.4 ICS-SVM算法的实验结果和分析第51-52页
  4.4 本章小结第52-54页
第5章 总结与展望第54-56页
  5.1 研究总结第54-55页
  5.2 研究展望第55-56页
参考文献第56-60页
作者简介及科研成果第60-61页
致谢第61页

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