数据融合在物联网火灾监测系统中的应用研究

来源：电子测量技术杂志2016年第3期北京时间：

作者：杨晓萍

单位：1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130012; 2.吉林大学通信工程学院长春130012

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。

关键词：火灾监测;数据融合技术;BP神经网络;模糊推理

基金资助：吉林省科委重点科技攻关项目（No：20140204087GX）、国家自然科学基金青年基金项目（No：6140020296）