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基于可拓神经网络的智能家居防火系统的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究目的及意义第13页
    1.3 国内外研究现状第13-19页
        1.3.1 火灾探测技术的研究现状第13-15页
        1.3.2 MSIF技术的发展现状第15-18页
        1.3.3 人工神经网络研究现状第18-19页
        1.3.4 可拓学研究现状第19页
    1.4 研究内容和论文结构第19-21页
第二章 火灾产生机理及火灾探测技术的分析第21-30页
    2.1 火灾产生机理及发展过程第21-23页
        2.1.1 火灾产生的机理第21-22页
        2.1.2 火灾的发展过程第22-23页
    2.2 火灾特征现象分析第23-24页
        2.2.1 火焰第23页
        2.2.2 燃烧产物第23页
        2.2.3 燃烧音第23-24页
    2.3 火灾探测的方法第24-27页
        2.3.1 火灾信号探测原理第24页
        2.3.2 火灾探测器简介第24-27页
    2.4 火灾信号的特征第27-28页
    2.5 火灾探测中信息处理的实现方式第28-29页
    2.6 火灾探测中的信息融合第29页
    2.7 本章小结第29-30页
第三章 基于可拓神经网络的智能家居防火系统的总体设计第30-41页
    3.1 智能家居防火系统基本设计思路第30页
    3.2 火灾参量的选择及无线火灾探测节点的现场布置方式第30-32页
        3.2.1 火灾参量的选择第30-31页
        3.2.2 无线火灾探测节点的现场布置第31-32页
    3.3 火灾信息融合算法的选择第32-38页
        3.3.1 BP神经网络第32-35页
        3.3.2 可拓综合评价方法第35-37页
        3.3.3 本文采用的火灾信息融合算法第37-38页
    3.4 火灾信息融合层次的选择第38-40页
        3.4.1 数据层融合第38页
        3.4.2 特征层融合第38-39页
        3.4.3 决策层融合第39页
        3.4.4 系统所采用的信息融合方式第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于可拓神经网络的火灾信息融合算法的实现第41-53页
    4.1 火灾信息融合系统在数据层上的信息处理第41页
    4.2 火灾信息融合系统在特征层上的信息处理第41-51页
        4.2.1 ENN的结构设计与算法描述第42-46页
            4.2.1.1 可拓学的基本概念第42-43页
            4.2.1.2 可拓神经元结构第43-44页
            4.2.1.3 ENN的网络结构第44-45页
            4.2.1.4 基于监督算法的ENN算法第45-46页
        4.2.2 MALAB仿真与分析第46-50页
            4.2.2.1 数据处理第47-48页
            4.2.2.2 网络训练第48-49页
            4.2.2.3 验证分析第49-50页
        4.2.3 比较分析第50-51页
    4.3 火灾信息融合系统在决策层上的信息处理第51-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 基于可拓神经网络的智能家居防火系统平台的设计第53-67页
    5.1 智能家居防火系统的总体框架设计第53页
    5.2 中央控制器模块第53-56页
        5.2.1 Cortex-M3介绍第54-55页
        5.2.2 STM32简介第55-56页
    5.3 火灾信息采集模块第56-61页
        5.3.1 温度传感器第56-58页
        5.3.2 烟雾传感器第58-59页
        5.3.3 CO气体传感器第59-61页
    5.4 Zig Bee无线通信模块第61-63页
    5.5 声光报警模块第63页
    5.6 上位机监控软件设计第63-65页
    5.7 系统测试第65-66页
    5.8 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 总结第67页
    6.2 展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第74页

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