数据融合技术在基于物联网的火灾探测系统中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 智能消防系统的国内外现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据融合技术的国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及安排 | 第13-14页 |
| 第2章 多传感器数据融合技术 | 第14-22页 |
| 2.1 数据融合定义 | 第14页 |
| 2.2 数据融合的分层结构 | 第14-15页 |
| 2.2.1 数据层融合 | 第14-15页 |
| 2.2.2 特征层融合 | 第15页 |
| 2.2.3 决策层融合 | 第15页 |
| 2.3 多传感器数据融合方法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 贝叶斯方法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 D-S 证据推理 | 第16页 |
| 2.3.3 人工神经网络 | 第16-18页 |
| 2.3.4 模糊理论算法 | 第18-19页 |
| 2.4 基于物联网的智能消防系统 | 第19-21页 |
| 2.4.1 物联网定义及其基本架构 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于物联网体系的智能消防系统结构 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于物联网的火灾探测系统 | 第22-35页 |
| 3.1 火灾探测系统组成 | 第22页 |
| 3.2 火灾探测的特征物理参数选择 | 第22-24页 |
| 3.2.1 物质燃烧的基本特征 | 第22-23页 |
| 3.2.2 探测火灾的特征参量选择 | 第23-24页 |
| 3.3 数据采集系统硬件设计 | 第24-27页 |
| 3.3.1 基于 ZigBee 的硬件结构设计 | 第24-25页 |
| 3.3.2 ZigBee 控制器及传感器的选择 | 第25-27页 |
| 3.4 数据采集系统软件设计 | 第27-31页 |
| 3.4.1 ZigBee 协议栈 | 第28-30页 |
| 3.4.2 数据采集系统软件实现 | 第30-31页 |
| 3.5 ZIGBEE 节点测试 | 第31-34页 |
| 3.5.1 节点功能测试 | 第31-33页 |
| 3.5.2 节点性能测试 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 数据融合算法的应用研究 | 第35-51页 |
| 4.1 仿真和开发软件介绍 | 第35页 |
| 4.1.1 MATLAB 仿真软件 | 第35页 |
| 4.1.2 VS 2010 开发软件 | 第35页 |
| 4.2 火灾探测系统数据融合技术应用 | 第35-42页 |
| 4.2.1 神经网络算法 | 第36-39页 |
| 4.2.2 模糊推理算法 | 第39-42页 |
| 4.3 火灾监测系统后台数据处理软件开发设计 | 第42-49页 |
| 4.3.1 串口通信读取实验数据 | 第43-44页 |
| 4.3.2 火灾探测算法实现 | 第44-47页 |
| 4.3.3 VS 2010 对数据库的访问 | 第47-49页 |
| 4.4 系统结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结束语 | 第51-52页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-60页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 后记和致谢 | 第61页 |
