【摘 要】
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提出了一种基于神经网络的火灾烟雾识别方法 ,以波长为 6 70nm、10 6 0nm、15 5 0nm的三束激光的三对消光系数比作为网络的输入 ,网络的输出为“火灾烟雾”和“非火灾因素”
【机 构】
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中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 合肥230026,合肥230026,合肥230026
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提出了一种基于神经网络的火灾烟雾识别方法 ,以波长为 6 70nm、10 6 0nm、15 5 0nm的三束激光的三对消光系数比作为网络的输入 ,网络的输出为“火灾烟雾”和“非火灾因素” ,从典型火灾烟雾和非火灾因素对多波长激光的衰减实验中选取数据 ,组成 2 6种网络样本模式定义表 ,经 391次仿真训练后 ,输出误差小于 0 .0 0 0 1,并经验证实验表明 ,本方法对火灾烟雾和非火灾因素能进行有效的识别 ,是处理烟雾识别等非结构问题的一种行之有效的方法。
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