【摘 要】
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针对传统火灾探测器的误报、漏报问题,设计一种基于数据融合的智能火灾探测方法采集温度、烟雾浓度和CO浓度三种环境参数,先利用神经网络算法和模糊理论算法分别对实验数据进行模拟,进而提出一种基于模糊神经网络的火灾探测算法.从设计过程和算法上分析了此种网络的优缺点,然后经Matlab仿真模拟,与单一算法进行了对比,发现这种数据融合技术不但响应时间短,而且报警准确率高,有效地降低了火灾报警的误报、漏报次数,
【机 构】
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中国人民武装警察部队学院,河北 廊坊
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针对传统火灾探测器的误报、漏报问题,设计一种基于数据融合的智能火灾探测方法采集温度、烟雾浓度和CO浓度三种环境参数,先利用神经网络算法和模糊理论算法分别对实验数据进行模拟,进而提出一种基于模糊神经网络的火灾探测算法.从设计过程和算法上分析了此种网络的优缺点,然后经Matlab仿真模拟,与单一算法进行了对比,发现这种数据融合技术不但响应时间短,而且报警准确率高,有效地降低了火灾报警的误报、漏报次数,具有一定的实用价值.
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