【摘 要】
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针对传统烟雾报警器阈值报警,不能及时发现火灾的缺点,设计一套基于人工神经网络的火灾预警系统。该系统在STM32F767芯片上搭建长短时循环神经网络,使用激光粉尘传感器和DS18
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61431009)
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针对传统烟雾报警器阈值报警,不能及时发现火灾的缺点,设计一套基于人工神经网络的火灾预警系统。该系统在STM32F767芯片上搭建长短时循环神经网络,使用激光粉尘传感器和DS18B20温度传感器采集烟雾、温度变化曲线,并输入到神经网络中进行分析,能够达到在火灾尚未严重时,就进行报警,克服阈值判断的局限性,具有灵活的分析能力。通过实验室历史数据的反复训练,系统可以准确进行预警,比传统阈值烟雾报警器更具灵活性,效率也更高。
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