煤矿安全监测：一种多传感器分层数据融合模型

"煤矿安全监测多传感器分层数据融合模型研究" 在煤矿安全监测领域，多传感器数据融合技术是提升监测准确性和预警效率的关键。本文针对多传感器监测系统中可能出现的状态不明或状态误判问题，提出了一种创新的分层数据融合模型。该模型旨在优化传感器数据的处理和整合，从而提高整体系统的预警精度。 首先，在数据层，模型采用了层次分析法（AHP）来确定各传感器数据的隶属度和相应的权重。层次分析法是一种结构化决策工具，通过对比和比较不同因素的重要性，构建层次结构，并据此分配权重，确保关键信息在融合过程中的突出地位。 其次，在特征层，模型运用模糊评价法进行数据融合。模糊评价法允许处理不精确和不确定的数据，它基于模糊集合理论，可以有效地处理传感器数据的不确定性，比如模糊边界和噪声，提高了对复杂环境状态的识别能力。 最后，在决策层，模型采用Dempster-Shafer (D-S)证据理论进一步融合数据。D-S证据理论是一种处理不确定信息的理论，能有效整合来自多个源的证据，解决数据不一致性和矛盾，增强决策的可靠性。 实验结果显示，与原始数据相比，该模型能够显著提高目标状态的识别准确性。具体来说，安全状态的隶属度提高了8.3%，轻微状态提高了6%，而危险状态更是提高了29.2%。这些提升证明了该模型在煤矿安全监测中的实用性。 该研究为煤矿安全监测提供了一个强大的工具，通过分层次的数据融合策略，有效地结合了多种传感器的信息，降低了误报和漏报的风险，提升了系统的整体性能。这种模型对于其他需要多传感器监测的领域，如工业自动化、环境监测等，也有重要的参考价值。通过深入理解和应用此类数据融合模型，可以在保障安全生产的同时，优化资源利用，提高工作效率。