基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

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基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

     论文目录

摘要第1-6页

Abstract第6-11页

第1章 绪论第11-16页

   ·课题背景与研究意义第11页

   ·火灾检测技术概述及发展趋势第11-12页

   ·火灾检测技术国内外研究现状与水平第12-14页

   ·本文的主要内容与整体结构第14-16页

第2章 火灾检测原理与方法第16-38页

   ·火灾产生的原因及其发展过程第16-17页

   ·火灾特征参量的分类第17-18页

   ·各类火灾传感器的基本工作原理第18-21页

   ·火灾信号的特征与检测原理第21-23页

   ·火灾检测的传统算法第23-24页

   ·火灾检测的人工智能方法第24-37页

     ·人工神经网络第24-31页

     ·模糊推理系统第31-37页

   ·本章小结第37-38页

第3章 多源信息融合的基本理论第38-44页

   ·多源信息融合的起源与定义第38-39页

   ·多源信息融合的结构分类第39-41页

   ·多源信息融合的层次第41-42页

   ·多源信息融合的处理流程第42-43页

   ·本章小结第43-44页

第4章 火灾检测系统整体结构的提出及系统信息层的预处理第44-49页

   ·火灾检测系统引入多源信息融合技术的意义第44-45页

   ·火灾检测系统中智能处理方法的选择第45-46页

   ·火灾特征参量的选取第46页

   ·火灾检测系统的整体结构第46-47页

   ·火灾检测系统的信息层预处理第47-48页

   ·本章小结第48-49页

第5章 火灾检测系统的特征层信息融合处理第49-61页

   ·基于BP神经网络的特征层信息融合处理第49-54页

     ·BP神经网络的基本原理第49页

     ·确定BP神经网络结构的方法第49-50页

     ·火灾检测系统特征层BP神经网络的拓扑结构与信息融合处理过程第50-51页

     ·BP神经网络的学习方法第51-53页

     ·BP神经网络的优缺点分析第53-54页

   ·基于RBF神经网络的特征层融合处理第54-58页

     ·RBF神经网络的基本原理第54-55页

     ·RBF神经网络隐藏层神经元模型第55页

     ·确定RBF神经网络隐藏层神经元的个数第55页

     ·火灾检测系统特征层RBF神经网络的拓扑结构与信息融合处理过程第55-56页

     ·RBF神经网络的学习方法第56-57页

     ·RBF神经网络的优缺点分析第57-58页

   ·基于RBF-BP混合神经网络的特征层信息融合处理第58-60页

     ·BP与RBF神经网络的优缺点对比第58页

     ·RBF-BP混合神经网络的提出及其信息融合处理过程第58-59页

     ·RBF-BP混合神经网络的学习方法第59-60页

   ·本章小结第60-61页

第6章 火灾检测系统的决策层信息融合处理第61-64页

   ·模糊推理系统的整体结构第61页

   ·模糊推理系统的实现第61-63页

   ·本章小结第63-64页

第7章 火灾检测系统的仿真模拟第64-76页

   ·仿真工具简介第64页

   ·仿真模拟系统的整体设计第64-66页

   ·BP神经网络的仿真模拟第66-68页

   ·RBF神经网络的仿真模拟第68-69页

   ·RBF-BP混合神经网络的仿真模拟第69-71页

   ·模糊推理系统的仿真模拟第71-74页

   ·本章小结第74-76页

第8章 总结第76-78页

   ·研究总结第76页

   ·研究展望第76-78页

参考文献第78-81页

致谢第81-82页

附录第82-83页

论文编号BS1852296，这篇论文共83页
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