【摘 要】
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针对火灾报警速度较慢、误报率较高的问题对火灾的报警模式和算法进行了改进,选用温度传感器、CO传感器、烟雾浓度传感器对火灾迹象实时监测,采用D-S证据理论融合的数据融合
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针对火灾报警速度较慢、误报率较高的问题对火灾的报警模式和算法进行了改进,选用温度传感器、CO传感器、烟雾浓度传感器对火灾迹象实时监测,采用D-S证据理论融合的数据融合算法对3个参数融合处理得到最终的决策结果。将D-S证据理论与模糊数学中的隶属度函数相结合,根据隶属度函数的函数模型对证据理论中的概率函数赋值,解决了D-S证据理论中赋值函数模型建立的关键问题。为了提高报警的精确度,采用单一传感器周期融合,并结合传感器间融合的D-S证据融合算法。结果表明,与传统方法相比该方法提高了火灾判别的准确率,且具有良好的收敛性。
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