【摘 要】
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火的出现和应用极大地推动了人类文明的进步和发展。然而用火意外导致的火灾也给人们造成了很多难以挽回的损失。火灾的防控对于保障人们正常的生产生活具有重要的意义。为解决传统火灾报警器响应慢、误报率高的问题,文章现结合传统烟雾检测方法以及基于深度学习的火焰检测技术,设计了一种智能火灾报警器,能够快速识别火灾并减少系统误报率。当火灾发生时,火灾报警器结合火焰检测以及烟雾浓度检测,做出准确判断并将火灾信息通过
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目(2021R437001);
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火的出现和应用极大地推动了人类文明的进步和发展。然而用火意外导致的火灾也给人们造成了很多难以挽回的损失。火灾的防控对于保障人们正常的生产生活具有重要的意义。为解决传统火灾报警器响应慢、误报率高的问题,文章现结合传统烟雾检测方法以及基于深度学习的火焰检测技术,设计了一种智能火灾报警器,能够快速识别火灾并减少系统误报率。当火灾发生时,火灾报警器结合火焰检测以及烟雾浓度检测,做出准确判断并将火灾信息通过Wifi或者有线网络传送给管理云平台,实现多点的火灾监控。当发生火灾时,能够通过电话或者微信小程序即时发送报警信息,提高救援的效率。
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针对现有高精度机床控制过程中存在的抖振现象和控制误差过高问题,提出一种基于可变论域模糊控制的算法。基于模糊控制理论和模糊控制规则,对输入数据做降维处理,利用计算机语言划分输入量和模糊量的论域,并使用模糊语言表达模糊规则;通过伸缩调整模糊论域避免系统出现过大振荡,并降低输入值与理论值的偏差;经过模糊推理和清晰化处理,得到偏差较小的输出数据,提高数控机床的控制精度。结果表明:所提算法的阶跃响应干扰较小
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