智能家居防火系统的算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·智能家居防火系统的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 家庭火灾探测技术研究 | 第16-22页 |
| ·火灾特征分析 | 第16页 |
| ·火灾燃烧过程分析 | 第16-17页 |
| ·火灾探测器概述 | 第17-19页 |
| ·火灾探测算法概述 | 第19-22页 |
| 第3章 模糊控制与神经网络基础理论 | 第22-42页 |
| ·多元信息融合技术概述 | 第22-26页 |
| ·多传感器信息融合 | 第22-23页 |
| ·信息融合算法 | 第23-24页 |
| ·信息融合系统的结构模型 | 第24-26页 |
| ·模糊控制基础理论 | 第26-32页 |
| ·人工神经网络基础理论 | 第32-37页 |
| ·神经网络 | 第34-35页 |
| ·神经网络分类 | 第35-37页 |
| ·模糊神经网络 | 第37-42页 |
| ·模糊控制与神经网络结合 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第39-40页 |
| ·典型模糊神经网络 | 第40-42页 |
| 第4章 基于 FLC 和 ANN 的算法设计 | 第42-60页 |
| ·系统结构设计 | 第42-43页 |
| ·模糊控制在智能家居火灾探测系统中的应用 | 第43-51页 |
| ·输入输出模糊化 | 第43页 |
| ·隶属度函数选择 | 第43-44页 |
| ·模糊规则建立 | 第44-46页 |
| ·去模糊化 | 第46页 |
| ·MATLAB 仿真 | 第46-51页 |
| ·神经网络家居火灾探测系统中的应用 | 第51-60页 |
| ·网络模型建立 | 第52-53页 |
| ·网络学习算法实现 | 第53-55页 |
| ·MATLAB 仿真 | 第55-60页 |
| 第5章 模糊神经网络系统设计与仿真 | 第60-71页 |
| ·模糊 RBF 网络系统模型建立 | 第60-66页 |
| ·系统学习算法 | 第66-68页 |
| ·系统决策层设计与实现 | 第68页 |
| ·模糊神经网络仿真分析 | 第68-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 个人简历 | 第77页 |
