基于贝叶斯网络的火灾信息融合方法研究



基于贝叶斯网络的火灾信息融合方法研究

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基于贝叶斯网络的火灾信息融合方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-16页
· 引言	第12页
· 火灾探测技术发展的历史及现状	第12-13页
· 研究意义及目的	第13-15页
· 本文研究内容及方法	第15-16页
第2章火灾探测技术原理	第16-23页
· 火灾发生机理	第16-17页
· 火灾探测器	第17-18页
· 感温探测器	第17页
· 感烟探测器	第17-18页
2.2.3 CO 探测器	第18页
· 复合式火灾探测器	第18页
· 火灾探测算法	第18-22页
· 传统火灾探测算法	第18-20页
· 人工智能火灾探测算法	第20-22页
· 小结	第22-23页
第3章多传感器信息融合技术	第23-29页
· 数据融合基本原理	第23-24页
· 数据融合的层次分级	第24-25页
· 数据级融合	第24页
· 特征级融合	第24-25页
· 决策级融合	第25页
· 信息融合系统的结构形式	第25-27页
· 集中型	第25-26页
· 分散型	第26页
· 混合型	第26-27页
· 多传感器信息融合方法	第27-29页
第4章基于贝叶斯网络的火灾信息融合	第29-41页
· 贝叶斯网络模型	第29-30页
· 静态贝叶斯网络基础	第30-35页
· 静态贝叶斯网络的学习	第31-33页
· 样本统计学习	第33页
· D-SEPARATION判断准则	第33-35页
· 贝叶斯网络推理算法	第35页
· 动态贝叶斯网络	第35-37页
· 连续属性离散化	第37-41页
· 离散化过程	第37-38页
· 离散化结果评价	第38-39页
· 离散化方法	第39页
· 几种经典的离散化方法	第39-41页
第5章贝叶斯网络的火灾信息融合	第41-53页
· 火灾特征参数采集	第41-44页
· 火灾信息融合结构	第44-46页
· 火灾信息融合的贝叶斯网络结构	第46-49页
· 静态贝叶斯网络	第46-47页
· 动态贝叶斯网络	第47-49页
· 火灾特征参数拟合曲线	第49-50页
· 火灾特征参数离散化	第50-53页
第6章方法验证	第53-64页
结论	第64-65页
参考文献	第65-67页
致谢	第67-68页
攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文	第68 页

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