【摘 要】
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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
【机 构】
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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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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Visu
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