| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 飞机货舱火警探测系统发展概况 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多传感器数据融合技术发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 航空集装箱货运发展概况 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容和组成结构 | 第17-20页 |
| 第二章 火灾检测原理和方法 | 第20-31页 |
| 2.1 火灾探测的特征物理参数选择 | 第20-23页 |
| 2.1.1 物质燃烧的基本特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 探测火灾的特征参量选择 | 第21-23页 |
| 2.2 传感器的选取 | 第23-26页 |
| 2.2.1 光电式烟雾探测器 | 第24-25页 |
| 2.2.2 温度传感器 | 第25页 |
| 2.2.3 气体传感器 | 第25-26页 |
| 2.2.4 微波探测传感器 | 第26页 |
| 2.3 火灾信号的识别算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 传统火灾探测算法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 基于数据融合的神经网络算法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于BP神经网路的多传感器数据融合火警探测模型 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于BP神经网络的火灾信号识别 | 第32-38页 |
| 3.2.1 神经元模型 | 第32-34页 |
| 3.2.2 网络结构 | 第34-36页 |
| 3.2.3 网络参数学习 | 第36页 |
| 3.2.4 识别算法流程 | 第36-38页 |
| 3.3 多数据融合火警探测模型建立 | 第38-45页 |
| 3.3.1 三融合固定火警探测模块 | 第38-41页 |
| 3.3.2 机载集装箱火警探测模块 | 第41-42页 |
| 3.3.3 建立飞机货舱火警探测系统 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 三融合探测系统仿真与分析 | 第46-54页 |
| 4.1 数据的来源及预处理 | 第46-48页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第46-47页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第47-48页 |
| 4.2 评价指标 | 第48-49页 |
| 4.3 实验分析与讨论 | 第49-53页 |
| 4.3.1 实验网络模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 精确性分析 | 第50-53页 |
| 4.3.3 新模型优势对比 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 飞机货舱多数据融合火警探测软件系统 | 第54-62页 |
| 5.1 软件开发环境 | 第54页 |
| 5.2 软件系统总体设计 | 第54-57页 |
| 5.2.1 软件系统界面 | 第54-55页 |
| 5.2.2 软件系统功能结构 | 第55-57页 |
| 5.3 软件模块介绍 | 第57-59页 |
| 5.3.1 文件处理模块 | 第57页 |
| 5.3.2 探测结果显示模块 | 第57-58页 |
| 5.3.3 图形显示模块 | 第58-59页 |
| 5.4 软件功能使用演示 | 第59-61页 |
| 5.4.1 探测结果显示界面 | 第59-60页 |
| 5.4.2 图形显示界面 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |