| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 消防管理系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 智能消防管理系统的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外消防管理系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外消防管理系统研究存在的问题 | 第13页 |
| 1.3 无线智能消防管理系统的发展 | 第13-16页 |
| 1.3.1 无线报警网络技术及其进展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 神经网络技术及其进展 | 第14-15页 |
| 1.3.3 虚拟仪器测控技术及其进展 | 第15页 |
| 1.3.4 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 研究的相关技术分析 | 第16-28页 |
| 2.1 ZigBee技术简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 ZigBee技术的特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 ZigBee协议的构架 | 第17-18页 |
| 2.1.3 ZigBee网络拓扑结构 | 第18-19页 |
| 2.2 神经网络火灾探测智能算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 室内火灾模型及探测原理 | 第19-21页 |
| 2.3 神经网络概述 | 第21-24页 |
| 2.3.1 神经网络的特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 神经网络的结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 神经网络智能火灾探测算法的仿真 | 第23-24页 |
| 2.4 BP神经网络 | 第24-27页 |
| 2.4.1 BP神经网络算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 BP神经网络参数 | 第25-26页 |
| 2.4.3 BP神经网络智能火灾探测算法流程图 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 校园宿舍消防安全管理系统的总体设计 | 第28-37页 |
| 3.1 校园宿舍消防安全管理系统的需求分析 | 第28页 |
| 3.2 校园宿舍消防安全管理系统的功能 | 第28-29页 |
| 3.3 无线监测网络方案设计 | 第29-31页 |
| 3.3.1 监测网络的布置原则 | 第29页 |
| 3.3.2 监测网络的组成 | 第29-31页 |
| 3.4 无线火灾监测网络的总体设计 | 第31-36页 |
| 3.4.1 监测网络电路设计 | 第31-33页 |
| 3.4.2 监测网络的总体结构 | 第33-35页 |
| 3.4.3 宿舍监测网络的设计 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 校园宿舍消防安全管理系统的实现 | 第37-59页 |
| 4.1 硬件整体设计 | 第37-38页 |
| 4.1.1 ARM9嵌入式系统的硬件结构 | 第37-38页 |
| 4.1.2 ARM9嵌入式系统主要硬件及外设接 | 第38页 |
| 4.2 ARM9嵌入式系统的实现 | 第38-40页 |
| 4.2.1 S3C2440A微处理器选择 | 第38页 |
| 4.2.2 ARM9嵌入式系统分析 | 第38-39页 |
| 4.2.3 ARM9 SDRAM存储系统电路的设计 | 第39页 |
| 4.2.4 存储系统电路 | 第39-40页 |
| 4.2.5 系统电源电路 | 第40页 |
| 4.3 ARM9嵌入式系统软件设计与实现 | 第40-44页 |
| 4.3.1 虚拟仪器的概念 | 第40-41页 |
| 4.3.2 虚拟仪器系统的构成 | 第41-42页 |
| 4.3.3 虚拟仪器开发软件（LabVIEW） | 第42-43页 |
| 4.3.4 虚拟仪器的特点 | 第43-44页 |
| 4.3.5 LabVIEW虚拟仪器设计原则 | 第44页 |
| 4.4 宿舍消防管理系统总体方案设计 | 第44-51页 |
| 4.4.1 系统数据库的设计 | 第44-47页 |
| 4.4.2 LABVIEW对数据库访问的连接 | 第47-49页 |
| 4.4.3 宿舍消防管理系统总体架构 | 第49-50页 |
| 4.4.4 温度、烟雾信号采集系统实现 | 第50-51页 |
| 4.5 基于LabVIEW的BP火灾神经网络算法的实现 | 第51-55页 |
| 4.6 基于LabVIEW的校园宿舍消防管理系统实现 | 第55-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 校园宿舍消防管理系统的仿真实验 | 第59-75页 |
| 5.1 校园宿舍消防管理系统概述 | 第59-65页 |
| 5.1.1 智能消防管理系统总体设计方案概述 | 第59-60页 |
| 5.1.2 各终端系统的介绍 | 第60-65页 |
| 5.2 基于温度场参数的火灾识别模型 | 第65-70页 |
| 5.2.1 温度场火灾识别模型 | 第65-67页 |
| 5.2.2 BP神经网络参数的设定 | 第67-68页 |
| 5.2.3 仿真实验 | 第68-69页 |
| 5.2.4 火灾模拟实验 | 第69-70页 |
| 5.3 基于复合参数的火灾识别模型 | 第70-74页 |
| 5.3.1 复合参数火灾识别模型 | 第70页 |
| 5.3.2 BP神经网络参数的设定 | 第70-72页 |
| 5.3.3 仿真实验 | 第72-73页 |
| 5.3.4 火灾模拟实验 | 第73-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 附录 1 | 第77-80页 |
| 附录 2 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
