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多传感器数据智能融合理论与应用 戴亚平
本书知识点明确、结构紧凑、思路清晰，通过理论与实例结合的方式，深入浅出地介绍了多传感器数据智能融合的理论与应用技术。
全书共11章，包括多传感器数据融合概述、数据融合结构与算法概论、贝叶斯推理方法、证据理论算法与数据融合、模糊理论及其在数据融合中的应用、人工神经网络与数据融合算法、遗传算法及其在数据融合中的应用、粒子群算法及其在数据融合中的应用、智能视频监控系统的数据融合算法、深度学习及其在数据融合中的应用、多传感器数据融合机器人平台的设计与实现。每个章节中都配有必要的实例，目的在于让读者结合实例更加快捷地掌握多传感器数据智能融合方法的设计与实现。
本书面向大专院校与科研机构中学习多传感器数据智能融合理论的中、高级用户，以及对该理论有一定基础的工程技术人员，旨在帮助读者快速掌握智能数据融合算法设计与实现的技巧和方法，强调对高年级大学生、研究生的实践能力培养。