安防科技
安防科技
안방과기
SECURITY SCIENCE & TECHNOLOGY
2012年
3期
40-42,60
,共4页
火灾探测%智能控制%神经网络%模糊系统
火災探測%智能控製%神經網絡%模糊繫統
화재탐측%지능공제%신경망락%모호계통
为使火灾探测具有较低的误报率、较高的可靠性和较强的环境适应能力,提出了一种基于人工智能的数据融合技术的火灾探测算法,以环境温度、烟雾浓度、CO含量为检测对象,利用人工神经网络和模糊推理技术对多传感器信号进行融合,最终输出火灾危险性大小的信号.神经网络采用径向基函数网络( RBF),运用最近邻聚类学习算法,实现隶属度函数参数的自动提取,并结合模糊逻辑具有较强综合判断能力和识别能力的特点,在MATLAB下完成了火灾探测系统的设计与仿真,明显提高了火灾探测系统的性能.
為使火災探測具有較低的誤報率、較高的可靠性和較彊的環境適應能力,提齣瞭一種基于人工智能的數據融閤技術的火災探測算法,以環境溫度、煙霧濃度、CO含量為檢測對象,利用人工神經網絡和模糊推理技術對多傳感器信號進行融閤,最終輸齣火災危險性大小的信號.神經網絡採用徑嚮基函數網絡( RBF),運用最近鄰聚類學習算法,實現隸屬度函數參數的自動提取,併結閤模糊邏輯具有較彊綜閤判斷能力和識彆能力的特點,在MATLAB下完成瞭火災探測繫統的設計與倣真,明顯提高瞭火災探測繫統的性能.
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