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 【1C31192G01】

 2017-12-7 11:42:00  发布者:厦门光沃自动化设备有限公司

1C31192G01

1C31192G01即认为结果为决策j的可能性为μij,记作向量μi1,μi2,μi3,…μin,则m个传感器构成A×B的关系矩阵为:

 


将各传感器判断的可信度用B上的隶属度:X={x1/传感器1×x2/传感器2…、xn/传感器n}表示,那么,根据Y=X*R A*B进行模糊变换,就可得出:y=(y1,y2,y3,…,yn
      即综合判断后的各决策的可能性为y,最后,对各可能判决按照一定的准则(比如最大隶属度方法、中心法等)进行选择,得出最优结果。根据运算的 y值,采用以下规则进行判决应注意:①判决结果应有最大的隶属度。②判决结果的隶属度与必须大于某一阀值(一般情况取0.5)。③判决结果的隶属度与其它判决的隶属度值的差必须大于某一阀值(比如0.1)。

 

4  火灾监测的数据融合试验

      本设计对火灾监测使用了温度传感器,可燃气体探测器的烟雾探测器,数据融合的方法如图3。
 


      图3基于模糊推理的数据融合的一般方法是在火灾故障监测系统中,首先确定各个传感器的权重,在设计中我们设定温度传感器,可燃气体探测器的权重分别为W1=0.5,W2=0.3,W3=0.2;将最后的判决结果分为两种:有火灾Y1和无火灾Y2;根据当前的工作状态,确定每个传感器X对于每一判决Y的隶属函数;再进行线性变换运算,即可确定最后的结果。

 

1C31192G01

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【1C31192G01】
   
 
 
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