多传感器数据智能融合理论及应用 教学大纲.docx

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1、课程名称:多传感器数据智能融合理论及应用(大纲)一、课程编码：课内学时：32 学分：2二、适用学科专业：控制科学与工程、其他信息学科三、先修课程：数理统计，离散数学，模糊数学，概率论，神经元网络四、教学目标通过本课程的学习，掌握多传感器数据融合的基本方法与智能化方法，提升数据融合方 法研究与在工程中应用的能力。五、教学方式课堂授课六、主要内容及学时分配1 .多传感器数据融合概述2学时1国内外研究现状综述1.2主要的数据融合方法综述2.多传感器数据融合的功能与结构模型2学时1分布式融合2.2集中式融合3.多传感器数据融合的传统算法4学时1卡尔曼滤波算法3.2基于卡尔曼滤波的序贯式融合4.多传感器

2、数据融合的结构与精度问题分析4学时1时空配准与同步融合算法4.2多传感器融合技术中的系统误差分析5.多传感器数据智能融合算法中的贝叶斯方法4学时1贝叶斯方法5.2贝叶斯网络在数据融合中的应用6.多传感器数据智能融合算法中的证据理论(DS)方法4学时1 D S方法6.2决策支持系统中的DS融合方法7.多传感器数据智能融合算法中的模糊推理方法4学时1. 1模糊方法7.2模糊理论在多传感器智能融合算法中的应用8 .遗传算法、粒子群算法在多传感器数据智能融合算法中的应用4学时8.1 遗传算法8.2 粒子群算法8.3 遗传算法在多传感器数据融合中的应用8.4 粒子群算法在多传感器数据融合中的应用9 .多

3、传感器数据融合智能融合算法中的神经网络及深度学习方法4学时. 1神经网络基础理论及深度学习网络架构9 2基于深度学习的多传感器数据智能融合方法七、考核与成绩评定可以采用以下两种考核方式：1 .闭卷考试，百分制；2 .大作业形式。八、参考书及学生必读参考资料1 Lawrence A Klein, Sensor and Date Fusion Concepts and Applications M. USA, SPIE Optical Engineering Press. 20002戴亚平，刘征，郁光辉译,多传感器数据融合理论及应用Mo北京：北京 理工大学出版社，2005.何友王国宏等，多传感器信息融合及应用M。北京：电子工业出版社，20003 .戴亚平，马俊杰，王笑涵，多传感器智能融合理论及应用M。北京：机械 工业出版社，2021九、大纲撰写人：戴亚平