基于物联网的企业生产安全监控中数据融合方法的研究与应用

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2、ADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：XiaoXiwuSupervisor：Prof.MeiDenghuaSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP391.41学校代号：10561学号：201321030961华南理工大学硕士学位论文基于物联网的企业生产安全监控中数据融合方法的研究与应用作者姓名：肖喜武指导教师姓名、职称：梅登华副教授孟祥宝教授级高工申请学位级别：工程硕士工程领域名称：计算机技术论文形式：产品研发工程设计☑应用研究工程/项目管

3、理调研报告研究方向：服务计算与工程论文提交日期：2016年03月01日论文答辩日期：2016年03月24日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：文贵华教授委员：胡劲松教授、徐雪妙教授、陈琼副教授、伍成柏教授级高工华南理工大学学位论文原创性声明木人別重声巧：所呈班的也文是本人化导师的指导Ｔ独立巧行硏巧巧取得的研巧成巧。陈了文中牲别加凹标化引用的内容外，本坛文不位听社何其化个人或集化已牲发表或巧Ｓ的成果作品。对本文的硏巧做Ｗ重更贡貼的个人和集体，巧已在义中臥巧袖方式标巧。冲人完企唐巧到本声巧的法禅盾果由本人索担。＇＾。自

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6、在冗余，这无疑增加了数据融合模型挖掘知识的难度。而传统模糊神经网络融合模型过分依赖专家经验给出的推理规则来构建网络结构，具有主观性。在处理早期火灾监测点的数据时需要重复处理大量相似且冗余的数据，从而导致学习到等量知识需要处理更大规模的数据和花费更高的时间成本。因此，研究更快更好的数据融合方法以解决早期火灾探测中存在的问题具有重要的意义。本文针对早期火灾探测数据的特点，提出了一种将模糊信息粒化理论与模糊神经网络相结合的FIG-NN数据融合方法来弥补传统模糊神经网络处理方法的不足。仿真实验结果表明，FIG-NN方法能够充分满足生产安全监控的需求，它既能充分发挥模糊信息粒化的优势，

7、降低相似的冗余的数据量，加快模型的训练速度，简化推理规则，又能利用模糊神经网络的自学习能力优化网络参数，处理模糊的不精确的数据；基于FIG-NN非图像数据融合模型和BP图像数据融合模型构建的决策融合模型的结果具有更高的可信度，能在降低模型误报漏报率的同时提升模型的容错能力。此外，本文改进了CoAP协议用以改善本课题中资源受限设备间的通信问题，并基于改进的CoAP协议设计与实现了一套通信子系统，为上述数据融合分析的数据来源奠定了基础。本文通过改进CoAP消息格式，省去了数据的JSON/XML序列化和反序列