作者：张鑫,隋金雪,张岩 单位：中国职业安全健康协会 出版：《中国安全科学学报》2011年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZAQK2011060170 DOC编号：DOCZAQK2011060179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于SVM的多源异构数据融和方法》PDF+DOC2017年第03期 李会民,马桂英 《基于CNN-SVM和特征融合的齿轮箱故障诊断》PDF+DOC2020年第08期 饶雷,唐向红,陆见光 《一种基于支持向量机的雷达多目标分类方法》PDF+DOC2020年第01期 张玲,陈路路,梁进科,仉树军 《基于支持向量机的格斗评估算法研究》PDF+DOC2018年第10期 陈泽嘉,曾培峰 《面向遥感应用的图像融合的原理和方法》PDF+DOC2001年第04期 刘哲,任金昌,李言俊 《基于支持向量机的信息融合诊断方法》PDF+DOC2005年第09期 尉询楷,李应红,刘建勋,路建明 《基于信息融合的多传感器侦察技术》PDF+DOC2004年第10期 刘朝阳,蔡自兴 《多通道信息融合技术在故障诊断中的应用》PDF+DOC2011年第03期 杨永生 《信息融合技术综述》PDF+DOC2010年第S1期 韩增奇,于俊杰,李宁霞,王朝阳 《特征级信息融合方法研究》PDF+DOC2009年第13期 孙虎,邱思棋,王鲁平

    • 为减少火灾探测中的误报警，基于信息融合技术对火灾传感器输出的信息进行处理。充分利用火灾探测系统的在线和离线数据，采用改进的主元分析法(PCA)、粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)等3种方法的融合与互补，通过对系统的输入数据进行简化，消除原有信息的各分量之间的相关性，降低特征信息维数；实施最优最小约简，特征提取优化；构造自适应核函数，确定最优分类超平面，进行样本训练，获得火灾探测结果。从数据级、特征级、决策级3个层次上实现火灾信息融合。结果表明：该方法减少了融合过程中的信息损失，降低了计算的复杂性，有效地提高了火灾探测系统的可靠性和准确度。

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