【摘 要】
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针对船舶机舱火灾高效准确探测的需求,建立基于LSTM-ID3判决的船舶火灾探测方法。首先确定采集船舶火灾特征的三类传感器,然后完成LSTM神经网络模型的构建、参数的优化,将LST
【机 构】
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山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心,威海海洋职业学院,齐鲁工业大学,威海市消防救援支队
【基金项目】
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山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心项目(SSCC-2019-0007),山东省研究生教育计划创新项目(SDYY16032)
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针对船舶机舱火灾高效准确探测的需求,建立基于LSTM-ID3判决的船舶火灾探测方法。首先确定采集船舶火灾特征的三类传感器,然后完成LSTM神经网络模型的构建、参数的优化,将LSTM神经网络输出的明火、阴燃火、无火的概率值与烟雾持续时间作为决策树的输入量,输出火灾探测结果。利用国家标准火典型数据进行训练,并开展相关试验,对船舶机舱火灾进行探测。试验结果表明,与其他算法进行对比,探测准确率达到97%以上,该方案能对机舱火灾做出有效探测,为船舶安全提供科学依据。
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