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题名正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究
被引量：9
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作者
金杉
崔文
金志刚
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机构
天津大学电子信息工程学院
天津市河西区公安消防支队司令部信通科
天津市南开中医院信息科
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第5期1473-1476,1485,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61201179)
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文摘
近年来,WSN应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象。为提高火灾数据融合精度,引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果。由此推理出一种正态分布的贝叶斯网络算法。在仿真实验中,将三种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点。用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率,再以Bayesia Lab计算输出节点的条件概率。最后通过Visual C++离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应。
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关键词
正态分布
贝叶斯网络
火灾数据融合
预警
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Keywords
normal distribution
Bayesian network
fire data fusion
early warning
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分类号
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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