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第一章绪论
1.1本文研究工作的意义与目的
1.2课题研究现状与趋势
1.2.1数据融合技术的国内外研究现状与趋势
1.2.2基于数据融合技术的目标识别研究现状与趋势
1.3本文的工作及其结构安排
第二章多传感器数据融合技术概述
2.1多传感器数据融合的基本原理
2.2多传感器数据融合的过程
2.3多传感器数据融合的层次
2.3.1数据层融合
2.3.2特征层融合
2.3.3决策层融合
2.3.4三种融合层次的比较
2.4多传感器数据融合系统的结构模型
2.5多传感器数据融合的方法
2.5.1基于物理模型的识别技术
2.5.2基于特征推理技术的识别技术
2.5.3基于认识模型的识别技术
2.6本章小结
第三章基于D-S证据理论与神经网络的算法研究
3.1基于D-S证据理论的算法研究
3.1.1 D-S证据理论概述
3.1.2 D-S证据理论的基本概念
3.1.3 Dempster合成法则
3.2基于神经网络的算法研究
3.2.1人工神经网络简介
3.2.2 RBF神经网络简介
3.2.3 RBF神经网络的训练算法研究
3.3本章小结
第四章基于D-S证据理论与神经网络的数据融合目标识别系统模型的提出
4.1目标识别系统的基本构成
4.2基于D-S证据理论的目标识别系统的构成
4.2.1基于D-S证据理论的目标识别系统模型
4.2.2 D-S证据理论的决策方法
4.2.3 D-S证据理论用于目标识别
4.3基于D-S证据理论与神经网络的三级数据融合目标识别系统模型
4.4基于神经网络的基本概率分配函数的构造
4.5本章小结
第五章基于证据理论与神经网络数据融合模型的飞机目标识别研究
5.1飞机目标图像库的建立
5.1.1二维飞机目标图像库的建立
5.1.2三维飞机目标图像库的建立
5.2图像的预处理
5.3图像的特征提取
5.3.1 Hu矩
5.3.2 Zernike矩
5.4仿真程序设计
5.4.1主程序设计
5.4.2模块设计
5.5二维飞机目标识别的计算机仿真识别研究
5.6三维飞行目标识别的计算机仿真研究
5.7本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
致谢
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