| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 信息融合国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 信息融合在煤矿安全监测的应用现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 主要研究工作 | 第10-11页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第11页 |
| 1.3.3 小结 | 第11-12页 |
| 第2章 煤矿安全监测系统 | 第12-22页 |
| 2.1 煤矿安全监测系统 | 第12-14页 |
| 2.1.1 煤矿安全监测系统简介 | 第12-14页 |
| 2.1.2 煤矿安全监测的意义 | 第14页 |
| 2.2 传感器介绍及参数分析 | 第14-22页 |
| 2.2.1 瓦斯浓度传感器 | 第14-17页 |
| 2.2.2 温度传感器 | 第17-19页 |
| 2.2.3 CO浓度传感器 | 第19-22页 |
| 第3章 信息融合技术 | 第22-41页 |
| 3.1 信息融合原理 | 第22-23页 |
| 3.2 信息融合级别 | 第23-26页 |
| 3.2.1 数据级融合 | 第23页 |
| 3.2.2 特征级融合 | 第23-24页 |
| 3.2.3 决策级融合 | 第24-26页 |
| 3.3 信息融合方法 | 第26-28页 |
| 3.4 信息融合结构 | 第28-33页 |
| 3.4.1 检测级融合结构 | 第29-31页 |
| 3.4.2 跟踪级融合结构 | 第31-33页 |
| 3.5 D-S证据理论 | 第33-40页 |
| 3.5.1 D-S证据理论基础 | 第33-36页 |
| 3.5.2 D-S证据理论合成法则 | 第36-37页 |
| 3.5.3 证据冲突及管理 | 第37-39页 |
| 3.5.4 赌博概率转换算法 | 第39-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 煤矿安全监测二级信息融合模型 | 第41-58页 |
| 4.1 二级融合模型结构 | 第41-42页 |
| 4.2 第一级融合 | 第42-47页 |
| 4.2.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2.2 加权信息融合算法 | 第43-45页 |
| 4.2.3 刀切法 | 第45-46页 |
| 4.2.4 基于自适应加权与刀切法相结合的一级融合 | 第46-47页 |
| 4.3 第二级融合 | 第47-57页 |
| 4.3.1 BPA的构建方案 | 第47-54页 |
| 4.3.2 基于D-S证据理论的二级融合 | 第54-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验与分析 | 第58-66页 |
| 5.1 评价方案 | 第58页 |
| 5.2 实验数据 | 第58-59页 |
| 5.3 实验结果 | 第59-62页 |
| 5.4 实验分析 | 第62-64页 |
| 5.5 代价分析 | 第64-65页 |
| 5.6 小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文的研究成果 | 第66页 |
| 6.2 本文的不足与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 科研成果 | 第75页 |