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数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-13页
     ·隧道及其分类第9-10页
     ·隧道火灾的严重性第10-12页
     ·隧道火灾的特殊性第12-13页
   ·火灾探测技术研究现状和发展趋势第13-16页
     ·火灾探测技术的历史第13-14页
     ·火灾探测技术的发展概况第14-15页
     ·国内研究现状及存在的问题第15-16页
   ·本文研究的主要内容第16-17页
第二章 隧道火灾特性及探测方法研究第17-36页
   ·隧道火灾的特点第17-21页
     ·隧道火灾的产生第17-18页
     ·火灾的发展过程第18-19页
     ·隧道火灾的特点第19-21页
   ·隧道火灾的分类及危害第21-27页
     ·隧道火灾分类第21-22页
     ·汽车火灾的危险性第22-23页
     ·隧道火灾的危害第23-27页
   ·火灾信号的探测特性第27-29页
   ·火灾探测方法第29-35页
     ·火灾探测方法第29页
     ·火灾探测器的分类第29-31页
     ·火灾探测器的布设第31-33页
     ·火灾探测数据处理第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 隧道火灾自动探测-报警系统分析第36-45页
   ·隧道火灾报警第36-38页
     ·火灾报警因素分析第36-37页
     ·火灾自动报警系统的发展特点第37页
     ·火灾报警区域和火灾探测区域的划分第37-38页
   ·隧道火灾探测器的系统构成第38-43页
     ·空气管温差探测器第39-40页
     ·辐射式双波长火焰探测器第40-42页
     ·光纤线性感温探测器第42-43页
   ·隧道火灾探测系统的发展趋势第43-44页
     ·误报警和漏报警第43-44页
     ·隧道火灾探测的发展趋势第44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 多传感器数据融合原理第45-52页
   ·多传感器数据融合的基本原理第45-46页
   ·数据融合的结构分类和方法第46-49页
     ·数据融合的结构分类第46-48页
     ·数据融合的特点第48-49页
   ·火灾探测中的数据融合技术第49-51页
     ·模糊控制技术概述第49-50页
     ·神经网络概述第50-51页
     ·模糊控制与神经网络的融合第51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 隧道火灾探测中的数据融合技术第52-71页
   ·隧道火灾探测数据融合系统的结构第52-53页
   ·隧道火灾探测数据融合系统信息层的实现第53-55页
     ·隧道火灾现场探测参量的选择第53页
     ·火灾信号的频谱特征第53-54页
     ·信息层信号的处理模式第54-55页
   ·隧道火灾探测信息融合系统特征层的实现第55-60页
     ·数据融合系统特征层的结构第55-56页
     ·BP 神经网络在系统特征层中的应用第56-60页
   ·隧道火灾探测数据融合系统决策层的实现第60-65页
     ·决策层分析判断第60页
     ·数据融合系统决策层模糊推理的实现第60-65页
   ·决策层模糊推理系统仿真第65-69页
     ·MATLAB 语言简介第65-66页
     ·模糊仿真结果第66-69页
   ·火灾报警信息输出第69-70页
   ·本章小结第70-71页
结论第71-73页
参考文献第73-76页
攻读硕士期间发表论文第76-77页
致谢第77页

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