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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：工￡222UDC：62j3密級：可公開編號：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究RESEARCHoNFIREALARMSYSTEMBASED0NMUl』11I．SENSORSDATAFUSIONOFNEURALNETWORK學(xué)位授予單位披代碼：籃重型王盔堂I!Q!豎!學(xué)科專業(yè)名稱及代碼：焦捌堇壟皇臼麴些筮星I盟!!絲2研究方向：建趔堇查當(dāng)?shù)厮苷麆渍垖W(xué)位級別：塹±指導(dǎo)教師：拍逢明熬攫研究生：型噬燮論文起止時間：!Q!QQ!=2Q!L!!長春理工大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的碩士學(xué)位論文，《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合
2、火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究》是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名長春理工大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解“長春理工大學(xué)碩士、博士學(xué)位論文版權(quán)使用規(guī)定”．同意長春理工大學(xué)保留并向中國科學(xué)信息研究所、中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫和CNKI系列數(shù)據(jù)庫及其它國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版．允許論文被查閱和借閱。
3、本人授權(quán)長春理工大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和}r編學(xué)位論文。作行箍#：C131‰琳。＆吐L年_五月，生F1導(dǎo)師筆名2d止年立月籃H摘要火災(zāi)對人類的生命和財物造成了嚴(yán)重的威脅，因此需要對火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)進行深入的研究。而傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中仍然存在著較高的錯誤報警率，無法達到實時有效的火災(zāi)預(yù)警要求．所以需要探索更有效的火災(zāi)預(yù)警方法，以便實現(xiàn)火災(zāi)的早期預(yù)警，這對國民的安居樂業(yè)有著非常重要的意義。本文提出了一種三加一多模式傳感數(shù)傳新方法。完成了對火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計，采用了多傳感器數(shù)據(jù)
4、融合技術(shù)實現(xiàn)對火災(zāi)特征信息的采集與處理；然后提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立BP網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型，通過此種算法能夠?qū)崿F(xiàn)火災(zāi)的早期預(yù)警，并且有效地提高系統(tǒng)精度。通過實驗，驗證了此種方法能夠有效降低火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的誤報率，增強系統(tǒng)安全報警的靈敏度和可靠性，進行實時有效的火災(zāi)預(yù)警。關(guān)鍵詞：多傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合火災(zāi)預(yù)警智能系統(tǒng)ABSTRACTThefactthatfireposesagreatthreattohumanlivesandpropertiesmakesitnecessal'"toresearchfireprecautionsysteminacons
5、tantwayTraditionalfireprecautionsystemstillhasahighfalsealarmratewithoutarealtimeandeffectiveperformanceResearchoneffectivefireprecautionmethodisthereforerequiredtoprotectpeople’SinterestsThispaperpresentsathree·plus·onemulti·modesendingdatatransmissionmethodHardwareandsoRwafeint
6、hesystemweredesignedwiththeadoptionofthemulti—sensordatafusiontechnologyforcollectingandprocessingfiresignalsABPnetworkmodelWaSbuiltwithanewneuralnetworkalgorithmfurearlyprecautionThisalgorithmcansignificantlyimprovesystemaccuracySimulationwastakenfurtheproposedBPnetworkmodelData
7、analyzingshowedthatthenewmodelcouldguaranteearealtimeandeffectivefireprecautionwithamuchlowerfalsealarmrateandamofereliableandsensitiveperformanceK“words：multi-sensorneuralnetworkdatafusionfireprecautionintelligentsystem目錄摘要ABSTRACT錄第l章緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1】1研究背景與意
8、義I12國內(nèi)外火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀?2121國外研究情況?2122國內(nèi)研究情況?
