基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2010.01.022

河北大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (1): 102-106.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2010.01.022

基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

张铁壁¹,李光²,孙士尉¹

1.北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;河北工程技术高等专科学校,电气系,河北,沧州,061001； 2.河北工程技术高等专科学校,电气系,河北,沧州,061001

出版日期:2010-01-25 发布日期:2010-01-25
基金资助:
国家高技术研究发展计划(863计划)

Study and Design of a Fire Alarm System Based on Data Fusion Technology

ZHANG Tie-bi¹,LI Guang²,SUN Shi-wei¹

Online:2010-01-25 Published:2010-01-25

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于现场总线的神经网络和模糊推理的多传感器数据融合技术,对所采用的数据融合技术进行了详细介绍.通过模拟实际输入信号的仿真结果证明,采用神经网络BP算法和模糊推理的多传感器数据融合技术能够准确预报火灾,有效降低误报率,达到了预期良好的效果.

关键词: 数据融合, 神经网络, 模糊推理, 现场总线, 火灾报警

Abstract: Proposed a multisensor data fusion technology, which is based on neural network and fuzzy reasoning technologies and field bus, It thoroughly abstracts the data fusion technology. The results of imitated really input information confirmed that the multisensor data fusion technology is used BP neural network and fuzzy reasoning can accurately forecast fire, effectivly lower false alarm rate, and it reached the expected good results.

Key words: data fusion, neural network, fuzzy reasoning, field bus, fire alarm

中图分类号:

TP277

张铁壁,李光,孙士尉. 基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2010, 30(1): 102-106.

ZHANG Tie-bi,LI Guang,SUN Shi-wei. Study and Design of a Fire Alarm System Based on Data Fusion Technology[J]. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 2010, 30(1): 102-106.

[1]	王华英,孙海军,张雷,王学,黄艳宾,郭海军. 基于神经网络的磁场定位技术[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(6): 657-664.
[2]	刘帅奇,雷钰,庞姣,赵淑欢,苏永钢,孙晨阳. 基于生成对抗网络的SAR图像去噪[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(3): 306-313.
[3]	魏宁,袁方,刘宇. 面向本地和外地用户情感分析推荐模型[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2021, 41(4): 419-425.
[4]	李凯,曹可凡,沈皓凝. 基于步态序列的跨视角步态识别[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2021, 41(3): 311-320.
[5]	张军,张敏,郝小可,解鹏. 基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2019, 39(6): 666-672.
[6]	夏立娅,申世刚,李超, 刘晓慧,李运思, 李姣姣. 基于阴离子特征分析的冬枣产地鉴别[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2019, 39(1): 56-62.
[7]	李小燕, 张欣, 闫小兵, 任德亮, 李彦青, 傅长娟. 基于FPGA的卷积神经网络加速系统[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2019, 39(1): 99-105.
[8]	金秀章,张少康. 基于神经网络在线学习的脱硝系统入口氮氧化物预测[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2018, 38(4): 423-431.
[9]	刘照. 基于期望值简约的模糊非线性回归[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2018, 38(1): 99-104.
[10]	翟俊海,张素芳,郝璞. 卷积神经网络及其研究进展[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2017, 37(6): 640-651.
[11]	石贵民,余文森,肖钟捷. 基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2016, 36(2): 210-217.
[12]	刘秀玲,杜海曼,吕方飞,陈飞,刘明. 基于混沌特性和BP神经网络的室性早搏的自动诊断[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2014, 34(4): 427-433.
[13]	谌蓓,夏立娅,窦玉蕾,马泽洋,熊娜. 基于NIR的模式识别技术在地理标志产品响水大米鉴别中的应用[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2013, 33(5): 484-488.
[14]	孙汉文,夏祥华. 径向基函数神经网络用于毛细管电泳同时检测水中苯二酚、苯酚和对硝基苯酚[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2013, 33(3): 252-257.
[15]	李杰,阳平华,杨思. 随机扰动下混合时滞混沌系统自适应同步[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2012, 32(6): 576-582.

基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

Study and Design of a Fire Alarm System Based on Data Fusion Technology

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