下载文档原格式
火灾的发生是一个伴有光、烟、温升、辐射和气体浓度变化的综合现象，需要利用各种火灾传感器检测和捕捉这些信息，我们可以根据具体的情况，选择两种或两种以上火灾传感器组来检测火灾状况。
本火灾预警报警系统采用了两级传感器信息融合，一级是局部(即象素级)融合，采用经典的自适应加权融合估计算法，克服了单个传感器的不确定性和局限性，获得被测对象的一致性解释与描述。
二级是在全局(即决策层)进行融合，采用证据理论。
Dempster-shafer(D-S)证据理论是概率论的推广，它允许人们对不确定性问题进行建模，并进行推理，能够更加客观的反映事物的不确定性。
在具体设计时，本文分三个模块进行处理，D-S 合成模块、BPA 模块、局部决策模块。
系统的结构示意图如图2-8所示。
图2-8 系统结构简图1.局部融合算法在局部融算法中采用自适应加权数据融合算法，不但可以优化传感器的数据，还能够有效剔除环境干扰信号，它的中心思想是根据各个传感器数据误差的大小，分配不同的权数，精度高的数据由于误差小，分配的权数较大，反之较小。
设有n 个传感器来检测某一火灾特征，它们的方差分别为n 22221...,σσσ，各传感器的测量值分别为n x x x ...,21，相互独立， 假定各传感器的加权因予别为n w w w ...,21，那么加权因子引入后，系统的传感器数据融合值为： ∑==ni i i x w x1ˆ （2-23） 式中11=∑=ni i w总均方差为：()[]()()()∑∑====--+-=-=ni nji j i jijii x x xx w w E x x w E xx E 1,1,12222ˆˆ2ˆˆσ （2-24）因为n x x x ...,21彼此相互独立，且是x 的无偏估计，所以：()()0ˆˆ=--j i x x xx E ()n j i j i ...2,1,,=≠ （2-25）则有：()∑∑==--=ni ni i i i w xx w 112222ˆσσ （2-26）上式中的σ是各加权因子i w 的多元二次函数，它的最小值的求取就是在加权因子n w w w ...,21满足归一化约束条件下多元函数极值的求取。
建设方案中的决策支持系统应用探索随着科技的不断发展，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）在各个领域中的应用也越来越广泛。
特别是在建设方案的制定和决策过程中，DSS的应用可以提供决策者所需的信息和分析工具，帮助他们做出更加科学、准确的决策。
本文将探索建设方案中DSS的应用，并分析其优缺点以及未来的发展趋势。
一、DSS在建设方案中的应用1. 数据收集与整理在建设方案的制定过程中，决策者需要大量的数据来支持决策。
DSS可以通过各种方式收集和整理数据，包括调查问卷、实地调研、数据库查询等。
通过DSS，决策者可以快速获取所需的数据，并对其进行整理和分析，为后续的决策提供基础。
2. 模型建立与分析在建设方案的制定过程中，决策者需要对各种因素进行评估和分析。
DSS可以基于已有的数据和信息建立模型，通过模型的分析和模拟，帮助决策者预测不同方案的效果和影响。
这样，决策者可以在制定建设方案时，更加科学地评估各种因素的权重和影响程度。
3. 多目标决策建设方案的制定通常涉及到多个目标和约束条件。
DSS可以通过多目标决策模型，帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中，找到最优的解决方案。
通过DSS，决策者可以更加全面地考虑各种因素，提高决策的效果和可行性。
4. 风险评估与管理建设方案的实施过程中，往往伴随着各种风险和不确定性。
DSS可以通过风险评估模型，帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理。
通过DSS，决策者可以更好地了解各种风险的概率和影响程度，从而采取相应的措施来降低风险。
二、DSS应用的优缺点1. 优点（1）提供决策所需的信息和分析工具，帮助决策者做出更加科学、准确的决策。
（2）通过模型的建立和分析，帮助决策者预测不同方案的效果和影响，提高决策的可行性。
（3）通过多目标决策模型，帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中，找到最优的解决方案。
（4）通过风险评估模型，帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理，降低风险。
决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
DSS的设计和实现需要考虑多种因素，包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。
DSS的原理主要包括以下几个方面：1. 数据管理：DSS需要收集、存储和管理各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。
数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。
2. 决策模型：DSS需要建立各种决策模型，以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。
决策模型可以是定量的（如数学模型）或定性的（如专家系统）。
3. 分析工具：DSS需要提供各种分析工具，以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。
这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。
4. 用户界面：DSS需要提供易于使用的用户界面，以帮助决策者进行决策分析和评估。
用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。
DSS的应用范围非常广泛，包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。
以下是一些DSS的应用案例：1. 企业管理：DSS可以帮助企业管理者做出各种决策，如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。
例如，一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。
2. 金融：DSS可以帮助金融机构做出各种决策，如风险管理、投资组合管理、信用评估等。
例如，一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。
3. 医疗：DSS可以帮助医疗机构做出各种决策，如诊断、治疗、药品管理等。
例如，一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。
4. 政府管理：DSS可以帮助政府机构做出各种决策，如城市规划、环境保护、公共安全等。
例如，一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。
总之，DSS是一种非常有用的信息系统，可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
