模糊证据理论在火灾检测中的应用：提高准确性与鲁棒性

“本文探讨了一种基于模糊证据理论的火灾检测算法，旨在解决传统火灾检测方法在复杂环境下的准确性和适应性问题。通过结合模糊集合和D-S证据推理，该方法利用多传感器（如火焰、烟雾和温度传感器）的数据融合来提高火灾检测的准确性，增强系统的抗干扰性和鲁棒性。” 本文的研究集中在提高火灾检测的准确性和可靠性，特别是在复杂多变的环境下。传统的火灾检测系统主要依赖单一的感温、感烟或感光信号，这可能导致信息不充分，无法有效区分火灾信号与环境干扰，从而引发误报或识别率低的问题。为了解决这些问题，作者提出了一种创新的多传感器数据融合方法，该方法基于模糊证据理论。 模糊证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的有效工具，它结合了模糊集合理论和Dempster-Shafer(D-S)证据理论。在这个算法中，首先通过模糊隶属函数计算各个传感器（如火焰、烟雾和温度传感器）对于火灾状态的模糊隶属度，这有助于捕捉到火灾的各种特征。随后，引入传感器可信度的计算，以增强系统的抗干扰能力。每一次测量的隶属度和可信度被转换为基本概率分配函数（mass函数），这是D-S证据理论的关键组成部分。 在D-S证据理论中，来自不同传感器的多次测量信息被融合，以生成更全面、更可靠的决策。这种方法能够处理来自多个源的不一致或矛盾信息，通过冲突消解来提高最终决策的准确性。通过这种方式，提出的算法能够克服单个传感器的局限性，提高火灾检测的判别准确率，同时增强整个系统的稳定性和鲁棒性。 文献中还提到了其他常见的数据融合方法，如贝叶斯估计、神经网络和模糊推理。虽然每种方法都有其优势，但本研究的模糊证据理论算法因其在处理不确定性和冲突信息方面的独特能力而显得尤为突出。通过这种方法，可以更好地利用火灾的各种信息数据和特征，以提高火灾识别率和预警的准确性。 这篇论文研究了一种基于模糊证据理论的火灾检测算法，该算法通过多传感器数据融合技术，提升了火灾检测系统的性能，尤其在应对复杂环境时表现出更高的准确性和鲁棒性。这一研究对于改进现有的火灾检测系统，减少误报，以及保障人民生命财产安全具有重要意义。