【摘要】：火災探測器的應用是實現火災探測的重要技術手段。經過多年大發(fā)展火災探測器種類愈加完善,應用愈加廣泛。隨之而來的就是傳感器的漏報和誤報問題,嚴重影響探測器報警的可信性。為了解決這類問題,人們在單一傳感器的基礎上研發(fā)了多傳感器復合探測器并進行優(yōu)化設計。為此,如何處理多傳感器的信息問題(采集到信息的多特征性、數據冗余、多傳感器的火災探測特征組合的選擇以及多傳感器位置分布),使信息融合決策問題成為新的研究課題。本文首先提出在多傳感器火災探測中進行火災探測特征組合選取的模型。模型以優(yōu)化多傳感器火災探測的傳感器數量和選取相同傳感器數量下高效的特征組合為目的,基于NIST(National Institute of Standards and Technology)所做的一系列研究火災報警響應的實驗為基準試驗,隨機選取其中部分實驗數據來優(yōu)化多傳感器火災探測的傳感器數量,基于信息熵理論中互信息的概念,分析不同火災特征組合與火災狀態(tài)的相關性和組合內各特征火災信息的冗余性,從而選擇高效的特征組合。然后采用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡初始結構,提出一種基于遺傳算法的組合模型優(yōu)化BP神經網絡——GA—BP神經網絡模型,結合遺傳算法的全局搜索功能與BP神經網絡的預測能力,使得最后預測結果更精準。最后選取SH1(標準陰燃火)、SH4(標準明火)及典型干擾源的部分實驗數據作為訓練樣本,運用MATLAB軟件進行仿真模擬,驗證這種基于信息融合技術的火災探測方法的有效性和可行性。
【圖文】：

沈陽航空航天大學碩士學位論文題研究的內容過多元信息融合技術利用傳感器能夠非常有效的對火災進行探測，并充的需要。人具有非常強的識別能力，，可以很好判斷對于火災是否發(fā)生的識和非結構性的問題。神經網絡就是通過模仿人的思維并能有效智能控技術。采用 BP 神經網絡技術實現火災數據的融合有著非常廣闊的前景了探測火災的傳感器然后對多傳感器特征組合進行優(yōu)化選取，接著結合遺傳算法來優(yōu)化信息融合技術，最后基于 MATLAB 仿真軟件進行 BP信息處理的仿真實驗。通過 MATLAB 仿真軟件，利用 BP 神經網絡增統(tǒng)的學習能力和探測的快速性與準確性，然后進行仿真研究，分析算法體的研究路線如圖 1.1 所示。

圖2.1對應于火災現象的火災探測器種類2.3火災探測器的選擇2.3.1火災探測器的性能比較為了及時、準確地探測火災并進行報警，基于現在多元化的建筑結構和功能，對災探測器要求更加嚴格。在對一個場所進行火災探測器的選擇時必須結合火災探測器性能，綜合考慮火災特點、可能發(fā)生的危險以及建筑空間結構等因素進行選擇。下面紹一些人們常用的火災探測器的性能和適用場合。(1) 氣體探測器常用的氣體探測器有 CO 氣體探測器。CO 是火災煙氣的主要產物，它是火災發(fā)時對人構成威脅最大的因素。在商場等人員密集的公共場所宜布置 CO 探測器，確保時探測火災，防止人們由于吸入過量 CO 中毒而無力逃生。(2) 感溫探測器物質在燃燒過程中會釋放出的大量熱，使周圍環(huán)境溫度升高。感溫探測器的基本
【學位授予單位】：沈陽航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TU892;TP212

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