多传感信息融合是一门新兴的技术，它为解决信息时代的信息处理与决策问题提供了先进而可靠的方法。多传感器数据融合，在某种意义讲，是指模仿人脑综合处理复杂问题。整个论文以基于多传感器信息融合理论在太原钢铁公司煤气混合站的应用为基准。以建立一个完整的基于多传感器信息融合系统的煤气混合解决方案为主线，对建立这样一个融合系统所涉及的主要问题进行了研究和探讨。主要研究内容包括： (1) 探讨了人工神经网络应用于数据处理中的可行性及相应的改进方案，论证了神经网络和遗传算法结合的优势，并在此基础上，实现了遗传算法和神经网络结合的实验仿真。经过对仿真结果的分析，得出遗传神经网络算法优于传统的神经网络算法的结论。 (2) 尝试利用模糊算法进行对采集得到的数据进行预处理，为进行不精确推理做准备。通过一系列的仿真实验和分析仿真结果对数据精度的影响，证明模糊系统和专家系统结合的可行性。通过对一个三路输入信号进行拟合，来仿真在工业实时环境下，利用专 太原理工大学硕士研究生学位论文家系统和模糊系统来进行数据处理。 (3)在证明前两项研究可行性的基础上，从仿生学的角度提出了将遗传神经网络和模糊专家系统相结合的方法，用模糊专家系统来仿真人的右半脑，遗传神经网络系统来仿真人的左半脑。模拟人类思维的模式，利用遗传神经网络(左半脑)进行知识的积累和对未知领域的探索，利用模糊专家系统(右半脑)进行规则的提取和对己知领域的快速决策。左右半脑相互配合，协调发展，最终可以实现对某一类测控模型(输入输出量维数确定)从未知到已知的学习适应过程。 经过理论方面的探讨和实验的仿真，最终得到了基于思维模式的太钢煤气混合站测控模型的总体构想。在算法仿真可以实现的基础上，利用Visual Studio.net 2003编程环境设计了太原钢铁公司煤气混合站测控模型的软件系统，可以基本模拟工业环境下系统的运行状况。为将来应用于生产环境下打下良好的基础。