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信息融合关键技术及其应用 版权信息
- ISBN：9787502453237
- 条形码：9787502453237 ; 978-7-5024-5323-7
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
信息融合关键技术及其应用 本书特色
《信息融合关键技术及其应用》是由冶金工业出版社出版的。
信息融合关键技术及其应用 目录
1 绪论1.1 信息融合概述1.1.1 定义1.1.2 信息融合意义与优势1.2 信息融合结构与级别1.2.1 信息融合功能模型1.2.2 信息融合级别1.2.3 信息融合过程1.3 信息融合基本概念1.3.1 信息融合基本原理1.3.2 信息融合种类1.4 信息融合主要研究方法1.4.1 加权平均1.4.2 卡尔曼滤波1.4.3 贝叶斯估计1.4.4 统计决策理论1.4.5 Dempster-Shafer证据推理法1.4.6 模糊逻辑法1.4.7 产生式规则法1.4.8 神经网络方法1.5 信息融合应用1.5.1 军事应用1.5.2 民事应用1.6 信息融合技术发展与未来1.6.1 信息融合发展史-1.6.2 信息融合存在的问题1.6.3 信息融合未来发展2 信息融合估计理论2.1 数理统计理论2.1.1 概述2.1.2 基本概念2.2 基于参数估计理论与算法2.2.1 点估计2.2.2 贝叶斯估计2.2.3 区间估计2.3 基于参数估计信息融合3 动态系统的滤波理论与算法3.1 标准卡尔曼滤波3.1.1 卡尔曼滤波基本概念3.1.2 卡尔曼滤波的基本步骤3.1.3 基本卡尔曼滤波简单实例3.1.4 卡尔曼信息滤波器3.2 扩展卡尔曼滤波算法3.3 卡尔曼滤波器的基本特性3.4 贝叶斯滤波4 信息融合中的分析方法4.1 判别分析4.1.1 概念4.1.2 距离判别法4.1.3 Fisher判别法4.1.4 贝叶斯判别法4.2 聚类分析4.2.1 基本思想4.2.2 距离4.2.3 相似系数4.2.4 系统聚类方法4.3 主成分分析4.3.1 主成分分析的基本思想4.3.2 主成分分析的数学模型及几何解释4.3.3 主成分的推导及性质5 信息融合中的智能算法(一)5.1 基于粗糙集理论的信息融合算法5.1.1 基于完全简化规则集的信息融合算法5.1.2 基于粗糙集理论的机器人物体识别系统5.1.3 基于不完备信息的多传感器信息融合5.1.4 结论分析5.2 基于模糊理论的信息融合算法5.3 基于D-S证据理论的信息融合算法5.3.1 D-S证据理论基础5.3.2 D-S据理论的推广改进5.3.3 D-S证据理论应用举例6 信息融合中的智能算法(二)6.1 基于微粒群的信息融合算法6.1.1 算法模型6.1.2 算法实现步骤及程序结构流程6.1.3 参数的选择6.2 基于非线性S函数调参策略的改进的微粒群算法6.2.1 算法介绍6.2.2 算法流程6.2.3 算法仿真6.3 嵌入隔离小生境技术的混沌微粒群算法6.3.1 隔离小生境技术6.3.2 混沌搜索策略6.3.3 嵌入隔离小生境技术微粒群算法描述6.3.4 仿真实验及分析6.4 基于微粒群模糊密度自适应赋值的多分类器融合算法6.4.1 基于模糊积分的多分类器融合6.4.2 基于粒子群算法的模糊测度自适应赋值6.5 基于支持向量机的信息融合算法6.5.1 *优分类面6.5.2 核函数6.6 支持向量机多类分类器构造方法6.6.1 完全多类支持向量机6.6.2 组合多类支持向量机7 神经网络方法的信息融合7.1 基于神经网络方法的信息融合7.1.1 神经网络概述7.1.2 BP神经网络7.1.3 BP算法的改进7.2 量子小波神经网络7.2.1 量子神经网络概述7.2.2 量子小波神经网络模型7.2.3 量子小波神经网络学习算法7.2.4 量子小波神经网络结构参数讨论7.2.5 量子小波神经网络算法的程序实现7.3 神经网络信息融合目标识别系统的分类性能研究7.4 神经网络信息融合的故障诊断专家系统7.4.1 基于神经网络的故障诊断专家系统7.4.2 神经网络的知识获取7.4.3 神经网络的推理7.4.4 神经网络知识库的建立7.5 神经网络信息融合方法7.5.1 神经网络信息融合诊断过程7.5.2 神经网络信息融合诊断步骤7.5.3 单网络信息融合7.5.4 双网络信息融合7.5.5 基于量子神经网络的手写体数字识别系统8 图像融合8.1 图像融合概述8.1.1 图像融合的一般概述8.1.2 图像配准8.1.3 图像融合层次及模型8.1.4 图像融合的热点及发展趋势8.2 面向遥感应用的图像融合8.2.1 遥感图像融合的过程8.2.2 图像融合的基本原理和方法8.3 基于小波变换的图像降噪信息融合算法8.3.1 算法的理论基础8.3.2 算法描述8.3.3 结果与结论9 基于信息融合的面部表情识别9.1 表情图像预处理9.1.1 直方图均衡化9.1.2 图像的归一化9.1.3 光照补偿9.2 人脸表情特征提取方法9.2.1 FB-PCA和FB-2DPCA特征提取方法9.2.2 特征差值矩阵方法9.2.3 信息融合面部表情识别建模9.3 人脸表情多分类器组合与阈值调整9.3.1 多级分类器识别9.3.2 表情识别中阈值自适应调整机制9.4 基于支持向量机信息融合的人脸表情识别9.4.1 融合模型建立9.4.2 融合原理9.4.3 融合测试10 总结与展望参考文献
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信息融合关键技术及其应用 节选
《信息融合关键技术及其应用》内容简介：20世纪70年代，基于在军事领域的应用，提出了信息融合的概念。随着科学技术，特别是微电子技术、集成电路及其设计技术、计算机技术、近代信号处理技术和传感器技术的发展，信息融合技术已经发展成为一个新的学科方向和研究领域。《信息融合关键技术及其应用》详细描述了信息融合技术的定义、原理、方法等理论知识，并辅以相关的实际直用案例。《信息融合关键技术及其应用》主要内容包括：绪论；信息融合估计理论；动态系统的滤波理论与算法；信息融合中的分析方法；信息融合中的智能算法；神经网络方法的信息融合；图像融合；基于信息融合的面部表情识别等。《信息融合关键技术及其应用》可作为控制过程与信息处理专业本科和研究生教材，同时还可供从事数据处理与信息融合工作的相关科研工作者和传感器网络建模设计从业人员参考阅读。
信息融合关键技术及其应用 相关资料
插图：1.1信息融合概述1.1.1定义信息融合（information fusion）技术是20世纪70年代提出来的，军事应用是其诞生的源泉。近二十年来，基于科学的发展，特别是微电子技术、集成电路及其设计技术、计算机技术、近代信号处理技术和传感器技术的发展，信息融合技术已经发展成为一个新的学科方向和研究领域。早期的信息融合方法是针对数据处理的，所以也有人将信息融合称为数据融合。信息融合是针对一个系统中使用多种（多个／多类）传感器这一特定问题而展开的一种信息处理的新研究方向，从这个角度上讲，信息融合又可以称为多传感器信息融合或多源信息融合。由于信息融合应用面非常广泛，且各行各业按照自己的理解又给出了不同的定义，虽然对这门边缘学科的研究已经有20-30年的历史，但至今仍然没有一个被普遍接受的定义。目前，能被大多数研究者接受的有关信息融合的定义，是由美国三军组织实验室理事联合会（Joint Directors of Laboratories JDL）提出来的。JDL将信息融合定义为：把来自许多传感器和信息源的数据进行联合、相关、组合和估值的处理，以达到精确的位置估计与身份估计，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价。根据国内外研究成果，多传感器信息融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。信息融合定义的三个要素为：（1）信息融合是多信息源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的不同抽象程度；（2）信息融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并；（3）信息融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总战术态势估计。
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