数据融合在物联网火灾监测系统中的应用研究

• 作者: 孙继玮 杨晓萍 牛超 王瑞
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾监测 数据融合技术 BP神经网络 模糊推理
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 【传感器及非电量检测技术】
• 页码范围: 100-105
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4247字
• 语种: 中文

摘要

利用数据融合技术，可以弥补单一传感器数据所造成的结果不完整以及片面的缺陷。为了保证火灾判断的准确性，提出神经网络和模糊理论相结合的火灾监测算法，并将算法应用在火灾监测系统中。通过利用神经网络工具箱以及模糊推理工具箱，对两种算法分别进行了MATLAB仿真和分析，得出将两种算法结合适用于火灾监测的结论。最后在火灾监测开发平台上利用VS2010实现对火灾数据的处理，得出火灾发生概率，而后判断火灾发生的可能性，实现了火灾监测算法功能，保证了判断的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞	吉林大学通信工程学院	77	322	9.0	15.0
2	杨晓萍	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	28	177	8.0	12.0
6	牛超	吉林大学通信工程学院	11	42	4.0	5.0
7	孙继玮	吉林大学通信工程学院	1	8	1.0	1.0