2009 GMCM C题 权威参考资料 多传感器数据融合理论及应用
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<LI>作 者：
<H2>（美）Lawrence A.Klein著；戴亚平等译</H2>
<LI>出版项：<A href="http://lib.yixia.net/publisher/%e5%8c%97%e4%ba%ac%e7%90%86%e5%b7%a5%e5%a4%a7%e5%ad%a6%e5%87%ba%e7%89%88%e7%a4%be/" target=_blank><FONT color=#004d00>北京理工大学出版社</FONT></A> / 2004-2-1
<LI>原书定价：￥20.00
<LI>丛编项：无
<LI>装帧项：平装 23cm / 167
<LI>ISBN号：9787564001858 / 十位：7564001852 / TP212
<LI>关键词：计算机－<A href="http://lib.yixia.net/keyword/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd/" target=_blank><FONT color=#004d00>人工智能</FONT></A>
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<P>本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程，做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣，即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容，满足了对这些知识有需求的读者。</P>
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<P>第1章 概述<BR>第2章 多传感器系统的应用及优势，大气对信号的衰减作用<BR>2.1 多传感器系统中数据融合的应用<BR>2.2 传感器的选择<BR>2.3 多传感器的优势<BR>2.4 信号波长对其在大气衰减中的影响<BR>2.5 雾的特征<BR>2.6 毫米波传感器的工作频率对其性能的影响<BR>2.7 雨和雾以毫米波雷达信号能量的吸收<BR>2.8 在雨中毫米波能量的反向反射<BR>2.9 红外传感器工作波长对性能的影响<BR>2.10 能见度度量<BR>2.11 红外能理在雨中的衰减<BR>2.12 洮光系数值<BR>2.13 电磁波类传感器的优缺点小结<BR>2.14 大气与传感器系统的坟算机仿真模型<BR>2.15 小结<BR>参考文献<BR>第3章 数据融合算法与融合结构<BR>3.1 数据融合的定义<BR>3.2 处理层1<BR>3.3 处理层2,3和4<BR>3.4 结构的定义<BR>3.5 数据融合处理过程<BR>3.6 数据融合的结构<BR>3.7 各传感器有效覆盖区域的配准和对覆盖区域大小的考虑<BR>3.8 小结<BR>参考文献<BR>第4章 贝叶斯推理<BR>4.1 贝叶斯法则<BR>4.2 贝叶斯推理和经典概率的推理的比较<BR>4.3 用来自两个传感器的不同类型的量测数据提高矿物地检测率<BR>4.4 小结<BR>参考文献<BR>第5章 Dempster-Shafer算法<BR>5.1 算法概述<BR>5.2 算法的实现<BR>5.3 支持度、似然度以及不确定区间<BR>5.4 用 Dempster规则融合多传感器数据<BR>5.5 Dempster-Shafer与贝叶斯判决理论的比较<BR>5.6 小结<BR>参考文献<BR>第6章 人工神经网络<BR>……<BR>第7章 表决融合<BR>第8章 模糊逻辑和模糊神经网络<BR>第9章 确定目标位置的被动数据关联<BR>附录A 普朗克辐射定理和辐射转移<BR>附录B 传感器信任级别相交时的表决融合<BR></P>
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<P><A href="ftp://gmcm:gmcm@www.madio.cn/2009/多传感器数据融合理论及应用.rar"><FONT size=5>多传感器数据融合理论及应用</FONT></A></P>
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