基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究
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基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究
作者:李小亚 Publish: 2005-7-27 Hits:-
【中文题名】 基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究
【英文题名】 Application Specific Research on Fire Detection Based on Data Fusion of Artificial Intellgence
【学科专业】 检测技术与自动化装置
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2005-7-27
【中关键词】 火灾探测,数据融合,人工智能,神经网络,模糊逻辑,
【英关键词】 fire detection,data fusion,artificial intelligence,neural network,fuzzy logic,
【分类导航】 环境科学、安全科学>安全科学>安全工程>爆炸安全与防火、防爆>>
【论文摘要】 火灾不仅夺去了人类的生命财产,还破坏了人类赖以生存的生态环境和自然资源,严重地威胁着人类的生存安全。因此,防止火灾发生,减少火灾损失成为人类研究的永恒话题。 由此对火灾探测技术的研究就显得尤为重要。传统的火灾探测报警是根据某种单一的火灾探测器所采集的火灾探测参数,采用阈值法来判定火灾的。但是,火灾信号的多变性和探测器的固定单一性之间的矛盾使得误报现象十分普遍。为了能够提早并准确报警,目前大量的研究人员正在研制智能化多传感探测器来取代传统的单一传感器来区别非火灾信号和真正的火灾信号。 如果对多传感探测器的信息只是进行简单的或非判断,相当于把多传感器进行简单的组合,并不能充分发挥多传感探测器的有效作用。而多传感器数据融合正是能充分发挥多传感器有效作用的一门技术,它利用多个传感器获得的各种信息,得出环境或对象特征的全面、正确的认识。本课题的研究内容是对多传感器数据融合技术进行研究,并在此基础上设计火灾探测的系统。本论文的主要理论研究工作包括三方面的内容,即火灾探测的原理与方法、数据融合技术的基本原理及体系结构和基于数据融合的火灾自动探测系统。本文在分析了数据融合系统的三级结构及火灾非结构特性...
【论文题纲】
摘要 4-5
Abstract 5-10
第一章 绪论 10-15
1.1 引言 10-11
1.2 火灾探测技术的发展概况 11-13
1.3 论文主要工作及内容安排 13-15
第二章 火灾探测的原理与方法 15-27
2.1 火灾产生的机理 15
2.2 火灾的发展过程 15-16
2.3 火灾信号的物理特征 16-18
2.3.1 火焰 16-17
2.3.2 燃烧产物 17
2.3.3 燃烧音 17-18
2.4 火灾探测的方法及其发展趋势 18-26
2.4.1 火灾信号探测原理 18-19
2.4.2 火灾探测器简介 19-23
2.4.3 传统火灾探测的算法 23-24
2.4.4 火灾探测技术的发展趋势 24-26
2.5 本章小结 26-27
第三章 数据融合技术的基本原理 27-36
3.1 数据融合的基本原理 27
3.2 数据融合的级别 27-29
3.3 数据融合系统的结构 29-31
3.3.1 集中型结构 29
3.3.2 分散型结构 29-30
3.3.3 混合型结构 30
3.3.4 反馈型结构 30-31
3.4 火灾探测中的人工智能数据融合技术 31-35
3.4.1 前人基于人工智能技术的火灾探测研究 31-32
3.4.2 神经网络与模糊逻辑在火灾探测中的应用 32-35
3.5 本章小结 35-36
第四章 火灾探测的数据融合系统 36-53
4.1 火灾探测数据融合系统的结构 36
4.2 火灾探测数据融合系统信息层的实现 36-39
4.2.1 火灾现场检测信号参量的选取 36-39
4.2.2 信息层信号的预处理 39
4.3 火灾探测数据融合系统特征层的实现 39-49
4.3.1 数据融合系统特征层的结构 40-41
4.3.2 BP神经网络在火灾探测系统特征层中的应用 41-46
4.3.3 模糊逻辑技术在火灾探测特征层中的应用 46-49
4.4 火灾探测数据融合系统决策层的实现 49-52
4.4.1 决策层的分析判断 50
4.4.2 决策层的模糊逻辑推理实现 50-52
4.5 本章小结 52-53
第五章 系统仿真 53-58
5.1 火灾探测系统仿真实验 53-57
5.1.1 MATLAB语言简介 53
5.1.2 系统仿真实验 53-57
5.2 本章小结 57-58
结论 58-60
参考文献 60-63
攻读硕士学位期间发表的论文 63-64
独创性声明 64-65
致谢 65-66
附录1 66-68
附录2 68-69
附录3 69-71
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.387432
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