【摘 要】
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针对小波神经网络(WNN)学习速度慢、算法输出精度低的问题,提出改进PSO优化WNN算法。使用随机概率变异算子提高算法的收敛速度,使用随机性强的惯性权重因子提高搜索效率,加入限
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划基金项目(BEK2013671)
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针对小波神经网络(WNN)学习速度慢、算法输出精度低的问题,提出改进PSO优化WNN算法。使用随机概率变异算子提高算法的收敛速度,使用随机性强的惯性权重因子提高搜索效率,加入限幅滤波算法提高学习精度。实验采集火灾火焰的温度、烟雾、辐射特征值,对样本数据进行训练,达到火灾火焰的准确识别的目的。仿真结果表明,经优化的WNN算法,提高了网络收敛速度,提高了火灾识别、预警的准确性,验证了火灾三级预警的可行性。
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