基于信息融合技术的火灾报警方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·火灾自动探测报警技术的发展概况 | 第10-12页 |
| ·本文的研究意义与目的 | 第12-13页 |
| ·本论文主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 火灾探测原理 | 第14-22页 |
| ·火灾产生机理及发展过程 | 第14-15页 |
| ·火灾及火灾参量 | 第15-16页 |
| ·火灾信息探测方法 | 第16-18页 |
| ·火灾探测器简介 | 第18-22页 |
| 第3章 多传感器信息融合技术 | 第22-36页 |
| ·信息融合技术的定义 | 第22页 |
| ·信息融合技术研究的历史与现状 | 第22-24页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第24页 |
| ·数据融合的系统层次 | 第24-27页 |
| ·数据层融合 | 第25-26页 |
| ·特征层融合 | 第26页 |
| ·决策层融合 | 第26-27页 |
| ·三种层次结构之间的比较 | 第27页 |
| ·时间融合和空间融合 | 第27-28页 |
| ·信息融合的结构 | 第28-30页 |
| ·多传感器信息融合的方法 | 第30-36页 |
| 第4章 基于粗糙集理论信息融合的火灾报警方法 | 第36-47页 |
| ·粗糙集理论的基础知识 | 第36-42页 |
| ·知识与知识库 | 第37-38页 |
| ·不精确范畴，近似与粗糙集 | 第38-39页 |
| ·知识约简 | 第39-40页 |
| ·知识的依赖性 | 第40-41页 |
| ·知识表达系统 | 第41页 |
| ·决策表 | 第41-42页 |
| ·火灾现场检测信号参量的选取 | 第42-43页 |
| ·基于粗糙集理论火灾探测系统结构的确定 | 第43-44页 |
| ·基于粗糙集理论的火灾探测信息融合算法 | 第44-47页 |
| 第5章 基于粗糙集─神经网络信息融合火灾报警方法 | 第47-66页 |
| ·基于粗糙集─神经网络火灾报警模型 | 第48-49页 |
| ·基于粗糙集─神经网络的火灾数据的空间融合 | 第49-66页 |
| ·火灾探测信息融合系统的局部决策处理 | 第49-50页 |
| ·基于神经网络火灾数据融合方法 | 第50-59页 |
| ·基于粗糙集理论火灾数据融合的实现 | 第59-66页 |
| 第6章 方法验证 | 第66-73页 |
| ·基于粗糙集理论的复合式火灾探测器的算法验证 | 第67-68页 |
| ·基于粗糙集──神经网络火灾报警系统的算法验证 | 第68-73页 |
| ·神经网络的建立和训练 | 第68-70页 |
| ·用于决策层推理粗糙集理论的决策规则 | 第70-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考资料 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第78-79页 |
