基于模糊支持向量机的火灾预警信号危险性辨识研究

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采用模糊支持向量机构建火灾预警信号危险性辨识模型,并对火灾预警信号危险性分类辨识指标参数数据进行危险性辨识。结果表明,火灾预警信号危险性辨识模型能有效提高带噪声点和异常点数据集的分类精度,且分类辨识精度相对误差较小。 The fuzzy support vector machine is used to construct the fire hazard identification model of fire alarm signal, and the danger identification of the fire hazard classification parameter is carried out. The results show that the identification model of fire early warning signal can effectively improve the classification accuracy of the data set with noises and outliers, and the relative error of classification accuracy is small.
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