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综合考虑了温度值和烟雾浓度值,利用神经网络的学习方法来构造模糊系统,根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数,实现了模糊系统的自学习和自适应功能.仿真结果表明,该系统在公路隧道火灾报警中提高了火灾报警的准确性,减少了对报警器的依赖程度,并使火灾报警时间有所提前.
基于模糊神经网络的公路隧道火灾报警系统
【摘 要】
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综合考虑了温度值和烟雾浓度值,利用神经网络的学习方法来构造模糊系统,根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数,实现了模糊系统的自学习和自适应功能.仿真结果
【机 构】
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西安市公安局,陕西理工学院,中咨华科交通工程技术有限公司,长安大学
【出 处】
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长安大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2003年6期
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