本文關(guān)鍵詞：基于連續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：火災(zāi)的發(fā)生不僅給自然環(huán)境帶來(lái)嚴(yán)重的災(zāi)害,還對(duì)人類(lèi)的生命和財(cái)物造成了嚴(yán)重的威脅和重大的損失,然而經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們各種社會(huì)活動(dòng)的不斷增多,給火災(zāi)的發(fā)生帶來(lái)了更多的可能,因此,我們更需要做好火災(zāi)的各種防范工作。火災(zāi)是一種發(fā)展速度快,在空間上和時(shí)間上都是失去控制的一種災(zāi)害,在火災(zāi)發(fā)生后再進(jìn)行撲滅工作,會(huì)耗費(fèi)較大的人力物力和財(cái)力。為了盡可能的減少火災(zāi)所帶來(lái)的危害和損失,對(duì)火災(zāi)進(jìn)行災(zāi)前預(yù)警并采取相應(yīng)的防范措施具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。災(zāi)前預(yù)警是對(duì)不確定性事件進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則是人工智能學(xué)科中處理不確定性問(wèn)題的一個(gè)新興分支,在處理不確定性事件的過(guò)程中有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),可應(yīng)用于有條件依賴(lài)多種控制因素的相關(guān)問(wèn)題。傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警研究,大多都采用單一信息源離散化的方法。但單一信息源和離散化信息造成了火災(zāi)信息片面性和火災(zāi)信息缺失的情況,間接影響了火災(zāi)預(yù)警的真實(shí)性和可靠性。根據(jù)多傳感器信息融合技術(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)處理連續(xù)多傳感器信息的優(yōu)勢(shì),本文采用一種高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混合模型來(lái)融合多信息源火災(zāi)數(shù)據(jù),并建立相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型來(lái)作出火災(zāi)發(fā)生的決策判斷,該方法克服了離散化數(shù)據(jù)造成的信息缺失和單一信息源造成的信息片面性,具有較好的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)分析火災(zāi)發(fā)生前周邊環(huán)境的各種物理量信息,并判斷多控制因素之間的影響關(guān)系,確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。(2)采用多傳感器信息融合技術(shù)對(duì)影響火災(zāi)的多控制因素進(jìn)行采集和預(yù)處理,并利用高斯分布可以處理連續(xù)信號(hào)的特征,建立高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)多源火災(zāi)信息進(jìn)行決策融合。(3)采用MATLAB平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)與傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警模型的對(duì)比,判斷改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)火災(zāi)預(yù)警的有效性和準(zhǔn)確性。本文研究的創(chuàng)新之處：?jiǎn)我恍畔⒃措x散化數(shù)據(jù)影響了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性,文中提出的高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多傳感器信息融合模型能夠較好的處理多傳感器連續(xù)型火災(zāi)數(shù)據(jù)。從多方面采集影響火災(zāi)的信息、,并對(duì)火災(zāi)的多控制因素進(jìn)行連續(xù)型數(shù)據(jù)融合。不僅改善了單一信息源的局限性,避免了離散化數(shù)據(jù)的信息丟失,還提高了火災(zāi)預(yù)警的真實(shí)性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：火災(zāi)預(yù)警 數(shù)據(jù)融合 高斯分布 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 本文的研究背景及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 國(guó)外的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容16
• 1.3.2 章節(jié)安排16-18
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)簡(jiǎn)介18-30
• 2.1 多傳感器信息融合技術(shù)18-22
• 2.1.1 多傳感器信息融合的原理18-21
• 2.1.2 多傳感器信息融合的方法21-22
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)分布的理論基礎(chǔ)22-27
• 2.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)22-25
• 2.2.2 連續(xù)變量的聯(lián)合概率分布25-27
• 2.3 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)原理27-29
• 2.3.1 火災(zāi)的產(chǎn)生及發(fā)展過(guò)程27-28
• 2.3.2 火災(zāi)參數(shù)分析28-29
• 2.4 實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)工具的介紹29
• 本章小結(jié)29-30
• 第三章 改進(jìn)的連續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型研究30-55
• 3.1 多傳感器火災(zāi)信息融合預(yù)警模型30-39
• 3.1.1 信息的采集和預(yù)處理31-37
• 3.1.2 低層次融合過(guò)度到高層次融合37-39
• 3.2 連續(xù)變量貝葉斯網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)預(yù)警模型39-49
• 3.2.1 連續(xù)變量離散化信息處理40-45
• 3.2.2 服從聯(lián)合正態(tài)分布的變量信息處理45-49
• 3.3 改進(jìn)的火災(zāi)信息融合預(yù)警模型49-54
• 3.3.1 多傳感器決策層融合火災(zāi)信息49-50
• 3.3.2 多維GMM-BN融合連續(xù)火災(zāi)信息50-54
• 本章小結(jié)54-55
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析55-61
• 4.1 概率推理實(shí)驗(yàn)分析55-60
• 4.1.1 概率推理實(shí)驗(yàn)55-58
• 4.1.2 MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)58-60
• 4.2 結(jié)果分析60
• 4.2.1 有效性能分析60
• 4.2.2 準(zhǔn)確性能分析60
• 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論與展望61-63
• 1. 結(jié)論61-62
• 2. 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文67-69
• 致謝69

【相似文獻(xiàn)】

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1 陳英武;高妍方;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展研究綜述[J];控制與決策;2008年10期

2 徐立;;預(yù)案分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法[J];價(jià)值工程;2012年08期

3 胡春玲;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J];合肥學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年01期

4 樓宇希;;應(yīng)用貝葉斯方法縮短可靠性試驗(yàn)時(shí)間[J];現(xiàn)代雷達(dá);1986年01期

5 鄭駿;隨機(jī)方法與貝葉斯方法在高新技術(shù)中的應(yīng)用[J];軟科學(xué);1995年01期

6 覃秋梅;張師超;;一類(lèi)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的線(xiàn)性推理[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);1999年10期

7 張琨,徐永紅,王珩,劉鳳玉;用于入侵檢測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2003年05期

8 陳曉懷,程真英,劉春山;動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差的貝葉斯建模預(yù)報(bào)[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2004年S1期

9 李蕓;;基于貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類(lèi)挖掘算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年09期

10 徐計(jì);張桂蕓;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一種牛奶產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2008年10期

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1 David Z.D'Argenio;;貝葉斯方法在實(shí)驗(yàn)室研究向臨床的轉(zhuǎn)化以及辨識(shí)隱含亞群體中的應(yīng)用(英文)[A];中國(guó)藥理學(xué)會(huì)臨床藥理學(xué)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)會(huì)議暨第十次全國(guó)臨床藥理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

2 姜峰;高文;姚鴻勛;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理和學(xué)習(xí)[A];全國(guó)網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)研討會(huì)'2005論文集（下冊(cè)）[C];2005年

3 丁東洋;劉希陽(yáng);;風(fēng)險(xiǎn)分析中的穩(wěn)健貝葉斯方法[A];2011年全國(guó)電子信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

4 周桃庚;沙定國(guó);;貝葉斯可靠性序貫驗(yàn)證試驗(yàn)方法[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第三屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下）[C];2001年

5 陳曉懷;程真英;劉春山;;動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差的貝葉斯建模預(yù)報(bào)[A];第二屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

6 杜鵬英;羅小平;何志明;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及理論應(yīng)用[A];第三屆全國(guó)虛擬儀器大會(huì)論文集[C];2008年

7 楊麗;武海濱;李康;;無(wú)金標(biāo)準(zhǔn)診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)的貝葉斯方法及應(yīng)用[A];2011年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2011年

8 寧鵬達(dá);;貝葉斯方法在風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目決策中的應(yīng)用[A];第四屆中國(guó)科學(xué)學(xué)與科技政策研究會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（Ⅰ）[C];2008年

9 朱永生;;貝葉斯方法確定泊松變量的置信上限[A];中國(guó)物理學(xué)會(huì)高能物理分會(huì)第七屆學(xué)術(shù)年會(huì)實(shí)驗(yàn)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2006年

10 王增忠;柳玉杰;施建剛;;建筑工程項(xiàng)目全壽命安全管理決策的貝葉斯方法[A];中國(guó)優(yōu)選法統(tǒng)籌法與經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)研究會(huì)第七屆全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨第七屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

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1 闞英男;基于網(wǎng)格近似法的數(shù)控機(jī)床貝葉斯可靠性評(píng)估研究[D];吉林大學(xué);2015年

2 翟勝;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)可靠分析方法研究與應(yīng)用[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

3 劉瑞;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與建模研究[D];華東師范大學(xué);2016年

4 賈海洋;貝葉斯網(wǎng)學(xué)習(xí)若干問(wèn)題研究[D];吉林大學(xué);2008年

5 黃友平;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2005年

6 朱允剛;貝葉斯網(wǎng)學(xué)習(xí)中若干問(wèn)題研究及其在信息融合中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2012年

7 董立巖;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用基礎(chǔ)研究[D];吉林大學(xué);2007年

8 李小琳;面向智能數(shù)據(jù)處理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2005年

9 江敏;貝葉斯優(yōu)化算法的若干問(wèn)題研究及應(yīng)用[D];上海大學(xué);2012年

10 胡笑旋;貝葉斯網(wǎng)建模技術(shù)及其在決策中的應(yīng)用[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

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1 張路路;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性分析及故障診斷方法研究[D];山東建筑大學(xué);2015年

2 徐冰;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的傳染病時(shí)空預(yù)警模型研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

3 李艷強(qiáng);基于不確定理論的酸洗線(xiàn)和鍍鋅線(xiàn)的視情維修策略研究[D];河北工程大學(xué);2015年

4 王蕓;貝葉斯AGARCH模型在我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

5 侯歡歡;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)城市埋地燃?xì)夤芫�(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2015年

6 王宇;貝葉斯參數(shù)更新在可靠性分析中的應(yīng)用[D];南京航空航天大學(xué);2014年

7 李福偉;貝葉斯壓縮感知理論與技術(shù)[D];電子科技大學(xué);2015年

8 李景囡;基于依賴(lài)分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

9 楊祥睿;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的船撞橋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D];重慶交通大學(xué);2015年

10 湯玉利;貝葉斯反問(wèn)題的MAP估計(jì)及其一致性[D];上海交通大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于連續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)警研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：392158