| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的提出与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 火灾探测国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 多传感器信息融合技术的概述 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 火灾探测技术 | 第17-29页 |
| 2.1 火灾发生的机理和发展过程 | 第17-19页 |
| 2.2 火灾探测的原理及发展 | 第19-22页 |
| 2.2.1 火灾探测的原理 | 第19-21页 |
| 2.2.2 探测技术的发展 | 第21-22页 |
| 2.3 探测器的分类 | 第22-26页 |
| 2.3.1 感温探测器 | 第22-23页 |
| 2.3.2 感烟探测器 | 第23-24页 |
| 2.3.3 气体探测器 | 第24-25页 |
| 2.3.4 视频探测器 | 第25页 |
| 2.3.5 红外火焰探测器和紫外火焰探测器 | 第25-26页 |
| 2.4 高大空间火灾探测器分析 | 第26-28页 |
| 2.4.1 高大空间的火灾特点 | 第26页 |
| 2.4.2 传统探测器的局限性及解决方案 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小节 | 第28-29页 |
| 第3章 火灾探测器以及特征值的选取 | 第29-40页 |
| 3.1 火灾探测器的选型 | 第29-30页 |
| 3.1.1 按火灾的类型选用探测器 | 第29页 |
| 3.1.2 按建筑物的特点选择探测器 | 第29-30页 |
| 3.2 火灾特征集合 | 第30-31页 |
| 3.3 特征子集选取理论 | 第31-37页 |
| 3.3.1 基本概念定义 | 第31-32页 |
| 3.3.2 特征子集选取准则 | 第32页 |
| 3.3.3 火灾特征子集选取模型 | 第32-34页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第34-37页 |
| 3.4 火灾特征值选取结果 | 第37-39页 |
| 3.4.1 火灾特征值选取结果分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 特征结果分析 | 第38-39页 |
| 3.4.3 火灾特征组合的最佳数目分析 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于FDS火灾仿真的火灾探测器最佳布置 | 第40-63页 |
| 4.1 温度分布的仿真实验 | 第41-48页 |
| 4.1.1 温度分布变化情况分析 | 第41-44页 |
| 4.1.2 温度探测器安装位置分析 | 第44-48页 |
| 4.2 CO浓度仿真实验 | 第48-56页 |
| 4.2.1 CO浓度分布变化情况分析 | 第48-52页 |
| 4.2.2 CO浓度探测器安装位置分析 | 第52-56页 |
| 4.3 烟雾浓度的仿真实验 | 第56-62页 |
| 4.3.1 烟雾浓度的分布分析 | 第56-58页 |
| 4.3.2 烟雾探测器的安装位置分析 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于多传感器信息融合的高大空间火灾探测 | 第63-85页 |
| 5.1 基于BP神经网络的多传感器信息融合方法 | 第63-67页 |
| 5.1.1 神经网络的背景介绍 | 第63-64页 |
| 5.1.2 BP神经网络模型 | 第64-65页 |
| 5.1.3 BP神经网络算法原理 | 第65-67页 |
| 5.2 基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法 | 第67-68页 |
| 5.2.1 D-S证据推理基本原理 | 第67-68页 |
| 5.2.2 D-S证据推理在多传感器数据融合中的基本应用过程 | 第68页 |
| 5.3 火灾探测数据的选取和处理 | 第68-70页 |
| 5.3.1 火灾探测参数 | 第68-69页 |
| 5.3.2 构造训练数据库 | 第69-70页 |
| 5.4 结合BP神经网络以及D-S证据理论的二次信息融合系统进行火灾探测 | 第70-79页 |
| 5.4.1 火灾探测的特征层 | 第72-74页 |
| 5.4.2 D-S证据理论的改进算法 | 第74-77页 |
| 5.4.3 证据理论实现决策 | 第77页 |
| 5.4.4 仿真实验结果 | 第77-79页 |
| 5.5 基于证据理论的二级数据融合系统在火灾探测中的应用 | 第79-81页 |
| 5.5.1 初始概率分配函数的构造 | 第79-80页 |
| 5.5.2 一次融合的实现 | 第80-81页 |
| 5.6 基于两种数据融合系统应用比较分析 | 第81-84页 |
| 5.7 本章小结 | 第84-85页 |
| 总结与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
