| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·论文研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外同类课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究难点及本文研究内容 | 第13-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 火灾探测算法研究综述 | 第17-25页 |
| ·火灾发展特征 | 第17-18页 |
| ·火灾探测原理 | 第18-19页 |
| ·基于数据融合的算法框架分析 | 第19-24页 |
| ·数据融合原理 | 第19-21页 |
| ·系统算法框架 | 第21-22页 |
| ·系统算法层次 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 火灾探测算法的特征信息处理研究 | 第25-49页 |
| ·火灾探测算法的信息层 | 第25-29页 |
| ·特征参数的选取 | 第25-26页 |
| ·信息层的局部决策 | 第26-29页 |
| ·火灾探测算法的特征层 | 第29-48页 |
| ·特征层算法分析 | 第29-31页 |
| ·基于 L-M 的 BP 神经网络算法的优越性论证 | 第31-37页 |
| ·仿真结果与分析 | 第37-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 火灾探测算法决策研究 | 第49-65页 |
| ·算法决策分析 | 第49-50页 |
| ·辅助决策因子的分析 | 第50-55页 |
| ·辅助决策因子的评估对象 | 第50-51页 |
| ·火灾风险度分析 | 第51-52页 |
| ·火灾损害度分析 | 第52-55页 |
| ·火灾探测算法的决策层 | 第55-64页 |
| ·火灾探测的决策层模型 | 第55-58页 |
| ·仿真结果与分析 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 总结 | 第65-66页 |
| 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录 神经网络训练样本 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |