模糊BP神经网络在早期火灾探测中的应用
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.神经网络采用多层前馈网络(BP),运用遗传算法优化网络的权值和阈值,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,结果证明了算法的有效性.
火灾探测 智能控制 人工神经网络 模糊推理
邓亚超 张永平
中国人民武装警察部队学院研究生五队 中国人民武装警察部队学院消防工程系
国内会议
常熟
中文
254-256
2013-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）