基于D-S证据推理的贝叶斯网络数据融合提升火灾监测准确性

本文主要探讨了"一种新型数据融合方法在火灾监测中的应用研究"这一主题，发表于2015年的《江西理工大学学报》第36卷第3期。传统火灾监测系统依赖阈值判断法来识别火灾，这种方法虽然反应迅速，但存在误报率高的缺点。为解决这个问题，作者提出了一个创新的数据融合策略，即基于D-S证据推理的贝叶斯网络法。 D-S证据理论在此研究中发挥了关键作用，它是一种处理不确定性和不完全信息的数学工具。通过该理论，研究者能够推理出贝叶斯网络的信任函数和似然函数的条件概率，这些概率是根据多组数据进行计算的。信任函数评估证据的可靠性，而似然函数衡量证据与假设之间的关联程度。接下来，通过求解信度函数和似然函数，研究人员得以构建一个更为精确的火灾预测模型，降低了误判的可能性。 贝叶斯网络算法在这个过程中扮演了核心角色，它以概率论为基础，能够有效地整合不同数据源的信息，提高了决策的准确性和可靠性。通过这种方法，火灾监测系统的判断准确率得到了显著提升，这对于实际应用中的火灾预警和预防具有重要意义。 论文的关键词包括火灾监测、D-S证据理论以及贝叶斯网络算法，这表明了研究的核心关注点集中在如何利用这些理论和技术改进现有的火灾监测系统，降低误报风险，提高系统的效能。该研究不仅提升了火灾监测领域的技术水平，也为其他领域的数据融合提供了新的思路和方法。