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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的探測方法大多通過采集單一的火災(zāi)特征參數(shù)信息進(jìn)行判斷和識別,但由于干擾因素多,其誤報率一直比較高。針對火災(zāi)信號的非結(jié)構(gòu)性特點而提出的基于智能信息處理方法的火災(zāi)探測系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,已成為現(xiàn)在火災(zāi)探測技術(shù)的研究方向。
本文以重慶市森林健康監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)課題為背景,結(jié)合縉云山森林特點,提出了兩種基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的火災(zāi)探測二級融合系統(tǒng)。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的二級數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)和基于證據(jù)理論的二級數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。兩種
2、融合系統(tǒng)的提出是基于兩種不同的融合思想,第一種融合系統(tǒng)的提出是基于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決非線性結(jié)構(gòu)性問題的考慮;第二種融合系統(tǒng)的提出是基于降維和統(tǒng)計的思想。
在構(gòu)建二級融合系統(tǒng)之前,本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了深入的研究。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前最成熟,訓(xùn)練精度高且泛化結(jié)果令人滿意,也是應(yīng)用最多的一種網(wǎng)絡(luò),所以本文試圖選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決非線性結(jié)構(gòu)問題。但是由于傳統(tǒng)的BP學(xué)習(xí)算法存在收斂速度緩慢、易陷入局部極小等缺陷
3、,筆者在綜合學(xué)習(xí)了多種改進(jìn)的學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合應(yīng)用背景,采用基于L-M的改進(jìn)學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并且通過仿真實驗表明,采用改進(jìn)后的學(xué)習(xí)算法收斂速度有了很大的提高。一直以來,對于D-S證據(jù)理論的研究主要集中在以下三個方面:①基本概率賦值函數(shù)的構(gòu)造;②高沖突證據(jù)的融合規(guī)則;③證據(jù)合成過程中的組合爆炸問題。結(jié)合應(yīng)用背景本文著重研究了前兩點,在實際應(yīng)用中,基本概率賦值函數(shù)的構(gòu)造還比較困難,缺乏一般性的理論指導(dǎo),本文結(jié)合實際應(yīng)
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