基于模糊神经网络的智能火灾探测系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究的背景、目的及意义 | 第13-14页 |
| ·火灾探测技术概述 | 第14-17页 |
| ·目前火灾探测技术的发展概述 | 第14-15页 |
| ·火灾探测技术的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·火灾探测算法的发展 | 第16-17页 |
| ·课题主要研究内容及创新 | 第17-19页 |
| 第二章 火灾系统的特征分析和系统设计 | 第19-29页 |
| ·火灾探测的特征现象分析 | 第19-21页 |
| ·物质燃烧的基本特征 | 第19-20页 |
| ·火灾特征信号的选择 | 第20-21页 |
| ·复合探测与多传感器信息融合技术 | 第21-24页 |
| ·火灾复合探测技术 | 第21-22页 |
| ·多传感器信息融合技术概述 | 第22页 |
| ·数据融合技术的分类和层次结构 | 第22-24页 |
| ·数据融合技术在火灾探测系统中的应用 | 第24页 |
| ·模糊系统和神经网络概述 | 第24-27页 |
| ·模糊系统及其在火灾探测中的应用 | 第24-25页 |
| ·神经网络特点及其在火灾探测中的应用 | 第25-26页 |
| ·模糊系统和神经网络的融合 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的智能火灾探测系统模型 | 第29-53页 |
| ·火灾探测系统结构 | 第29页 |
| ·信息层中火灾特征信号的选择及预处理 | 第29-30页 |
| ·火灾探测系统神经网络融合系统实现特征层 | 第30-40页 |
| ·神经网络的基本特点 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络模型 | 第32-34页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第34-37页 |
| ·仿真实验结果比对 | 第37-40页 |
| ·火灾探测系统中的模糊逻辑系统 | 第40-50页 |
| ·模糊逻辑推理系统设计 | 第40-41页 |
| ·模糊逻辑推理系统模糊化处理 | 第41-42页 |
| ·模糊推理规则的建立 | 第42-44页 |
| ·反模糊化 | 第44页 |
| ·模糊逻辑推理系统MATLAB仿真 | 第44-50页 |
| ·火灾探测系统决策层 | 第50-51页 |
| ·决策方法及特点 | 第50页 |
| ·决策层推理系统的实现 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的智能火灾探测系统的实现 | 第53-59页 |
| ·系统的实现 | 第53-54页 |
| ·火灾探测系算法实现 | 第54-55页 |
| ·混合编辑实现 | 第55-57页 |
| ·系统测试验证与结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·文章总结 | 第59页 |
| ·对本文的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 作者和导师简介 | 第67-69页 |
| 附录1 神经网络的训练样本集(部分) | 第69-71页 |
| 附录2 人工神经网络训练程序 | 第71-94页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第94-95页 |
