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基于神经网络的多传感器智能融合算法研究及应用的任务书
一、研究背景及意义
传感器网络技术在现代化社会中应用的越来越广泛，大量传感器设备不断涌现，可以用于各种领域的监测、控制和管理，例如智能交通系统、智能家居系统、工业生产等等。传感器网络可以实现远距离感知和数据采集，在复杂、动态的环境中可以提供高度精准的实时数据，但是传感器网络也存在一些问题，比如多传感器数据之间的噪声和冲突问题、数据丢失等等。这些问题都制约了传感器网络的应用和发展。
为了解决传感器网络的问题，多传感器智能融合技术被提出来。多传感器智能融合是指将来自不同传感器的信息整合起来，通过优化算法来提高检测和控制的精度，从而达到在传感器网络中进行多源数据处理的目的。多传感器智能融合可以提高数据质量和精度，增强了传感器网络系统的可靠性和稳定性，提高了整个系统的性能。
这里本着优化和精简的原则，提出基于神经网络的多传感器智能融合算法研究及应用，旨在解决传感器网络中的信息冲突问题及提高数据准确性，从而提高整个传感器网络系统的性能和稳定性，为智能城市、物联网等的发展提供技术和理论支持。
二、研究内容及安排
1.多传感器智能融合算法原理的研究
(1)传感器网络的工作原理、数据采集、预处理和传输过程中的问题研究；
(2)基于神经网络的多传感器智能融合算法的原理及其优化机制的研究；
(3)经典的多传感器融合算法研究，并评价其优缺点；
2.多传感器智能融合算法的仿真与实验
(1)分析不同应用场景下的传感器数据特性；
(2)建立多传感器智能融合的仿真平台，验证算法的有效性；
(3)基于实验数据结合演示图、数据分析结果告诉大众，普及传感器智能融合技术。
3.多传感器智能融合算法应用场景的实验研究
(1)分析传感器网络中不同应用场景中出现的问题；
(2)确定一到两个有代表性的应用场景（例如智能交通、智能家居、智能工厂等）；
(3)基于已有的数据集进行实验研究，收集和分析实验结果。
三、研究预期结果
通过本次研究，预期得到如下成果：
1.建立多传感器智能融合算法模型，并对比不同算法的优缺点；
2.验证基于神经网络的多传感器智能融合算法的可行性和有效性；
3.将多传感器智能融合算法应用于实际应用场景中，验证算法的实用性；
4.发布学术论文，推广多传感器智能融合技术。
四、研究考核方式
本次任务完成的考核方式，将基于：
1.完成研究内容的质量和数量；
2.学术论文的发表及影响因子等级；
3.实验结果的分析；
五、工作进度
1.12月--1月：完成传感器网络中的数据处理问题的分析。
2.1月--3月：完成多传感器智能融合算法的研究和仿真实验。
3.3月--4月：完成多传感器智能融合算法应用场景的研究及相应的实验。
4.4月--5月:进行整理数据分析结果和论文撰写工作，并发表多篇学术论文。