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外文文献2中文.pdf 13 m21 m22 m23 m31 m32 m33 m41 m42 m43 m51 m52 m53 0.63 0.18 0.45 0.29 0.30 0.37 0.91 0.08 0.71 0.21 0.58 0.19 0.82 0.14 0.62 0.18 0.46 0.28 0.85 0.13 0.71 0.19 0.65 0.2 5 0.15 0.10 0.02 0.26 0.20 0.04 0.23 0.08 0.01 0.33 0.26 0.19 给定传感器的基本概率值被熔合以在时域（12）的三个阶段式，其结果列于表8中 所示。 表8.基本概率值的五个传感器的积累与三个时期。 msj m1 m2 m3 m4 m5 Y 0.6548 0.8237 0.4627 0.5215 0.6952 N 0.2836 0.1322 0.4786 0.5482 0.2830 U 0.0978 0.0365 0.1087 0.1042 0.0962 最后，我们融合基本概率值的累积从五个传感器在空间域中通过通式三个时段（13），其结果分别为m（Y）= 0.65，M（N）= 0.25，M（U）= 0.1 。根据基于基本概 率值的决定方法中，当阈值是?1=?2= 0.4，最后决定为Y;也就是说，有火。 4。结论 火是一个复杂的现象，具有多种特性参数。难以通过测量一个参数，以实现在检测火灾的早期阶段的高精确度和广泛的适用性，同时感测多个参数可以准确地反映真实的火情现象的综合功能。本文适用于一个多传感器具有不同的测量到的火警系统的信息融合方法。 使用基本概率赋值函数的构造方法，提出了改进的D-S的合成配方，能有效地解决冲突的证据，整合烟的问题， 2014年的算法，7 536 温度，光照等重大火灾参数和消除存在的多传感器信息冗余和矛盾。因此，该方法可以有效地避免误报，漏报和报警延迟。计算结果表明，该算法提高了融合结果显著。 致谢 作者感谢编辑和审稿人对他们有见地的意见和建议。这项研究是由中国国家自然科学基金91324201）和中央高校（2042014kf0043）基本科研基金的支持。 作者投稿 这项研究工作的想法被提出正虹鹏侨辉堂，以及论文写作被田镇刘钱羝嗯完成。 利益冲突 作者宣称没有利益冲突。 参考 1.Zeng，Y。; Sreenan，C.J。; Sitanayah，L。;熊，N;公园，J.H。;郑，G无线传感器网络的建筑火灾危险监控紧急自适应路由方案。传感器2011，11，2899年至2919年。 2.博布伦，R .; Kraimia，利用无线传感器网络Y.实验探测火灾。在传感器技术及应用，罗马，意大利，2012 8月19日至24日第六届国际会议论文集;第312-316。 3.Hu，在多传感器火灾监测模糊数据融合X.应用。在2012国际研讨会仪表仪器和测量，传感器网络和自动化（IMSNA），三亚，中国，2012年8月25-28诉讼;第157-159。 4.Durrant - 怀特，H.F.传感器型号和多传感器融合。诠释。 J.机器人。水库。 1988年，17，97-113。 5.Bogler，P.L.谢弗 - 登普斯特推理应用多传感器目标识别系统。 SYST。男子Cybern。 1987年，17，968-977。 6.Aleksic，Z.J.通过优化其频率特性的光学烟雾探测器的误报概率最小化。仪器厂。 MEAS。 2000年，49，37-42。 7.Preece，P.D.A;陈，女;门，T.L;酒吧诺伊，A分布式架构的异构多传感器任务分配。在关于传感系统和车间（DCOSS），西班牙巴塞罗那，2011 6月27日至29日分布式计算的2011年国际会议论文集;第1-8。 8.Lia，C; Heinemannb，H; Sherryc，P.R.神经网络和贝叶斯网络融合模型 融合电子鼻和面层的苹果缺陷检测声波传感器数据。 参议员执行器乙化学。 2007年，125，301-310。 2014年的算法，7 537 9.Pearson，J.C;盖尔芬德，J.J。;彼得森，R.M;斯彭斯，C.D;沙利文，W.E.神经网络方法感官融合。 SPIE参议员融合。 1988年，931，103-108。 10.Zhang，Y.H;徐，J;杜，基于DS证据理论的机电设备K.信息融合算法。申请。机甲。母校。 2013年，8，1125年至1128年。 11.Sung，W.T;昌K.Y.基于证据的多传感器信息融合的远程医疗系统。参议员执行器物 理。 2013年，204，1-19。 12.Feng，R。;车，S;王，X;基于D-S证