测试智能信息处理

　　智能计算是测试智能信息处理的核心技术，是目前多学科研究和应用的热点，涉及测试技术、电子技术、计算机技术、控制技术等，具有广泛的应用前景。测量技术是信息处理的关键和基础。《清华大学测控技术与仪器系列教材：测试智能信息处理》介绍了测试系统的组成、特点以及信号测量处理的过程，给出了数据融合的基本方法，重点介绍了测试智能计算的基础理论和方法。具体内容包括测试系统的组成和信息获取的过程、智能计算的产生和发展、数据融合的基本原理；神经网络计算的基础、神经计算的基本方法、神经计算的实现技术和支持向量机；模糊计算中的模糊逻辑与模糊推理、模糊计算应用和粗糙集；进化计算中的遗传算法、粒群智能、蚁群智能等方法和实例。《清华大学测控技术与仪器系列教材：测试智能信息处理》可作为测控技术、电子科学技术、计算机科学技术、电气工程、控制技术、信息通信技术、机械电子工程等专业的研究生、高年级本科生的教材和参考书，也可供相关工程技术人员和科技工作者作为专业参考书。

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第1篇 绪论.
1 测试智能信息处理概述
1.1 测试智能信息处理的产生及发展
1.1.1 测试系统的组成与特点
1.1.2 智能计算的产生与发展
1.2 智能信息处理的主要技术
1.2.1 神经计算技术
1.2.2 模糊计算技术
1.2.3 进化计算技术
1.3 智能技术的综合集成
1.3.1 模糊系统与神经网络结合
1.3.2 神经网络和遗传算法结合
1.3.3 模糊技术、神经网络和遗传算法综合集成
1.3.4 智能计算展望
参考文献
2 数据融合与信息处理
2.1 多传感器数据融合概述
2.2 多传感器数据融合的基本原理
2.2.1 多传感器数据融合的目的