作者：金杉,崔文,金志刚 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2016年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2016050450 DOC编号：DOCJSYJ2016050459 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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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