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神经网络在智能火灾预警系统的应用
被引量：
8
1
作者
丁承君
赵泽羽
+1 位作者
朱雪宏
冯玉伯
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第1期154-156,160,共4页
提出了综合利用多种传感器准确判断火焰状态的算法。在神经网络算法下,根据一氧化碳传感器、烟雾传感器和温度传感器数据,对火焰状态进行分类。使用有限内存的拟牛顿(L-BFGS)优化算法对传统反向传播(BP)算法进行改进,加快了神经网络的...
提出了综合利用多种传感器准确判断火焰状态的算法。在神经网络算法下,根据一氧化碳传感器、烟雾传感器和温度传感器数据,对火焰状态进行分类。使用有限内存的拟牛顿(L-BFGS)优化算法对传统反向传播(BP)算法进行改进,加快了神经网络的收敛过程,有效提高了系统精度。实验验证了算法能够有效降低火灾预警系统的误报率,增强系统安全报警的灵敏度和可靠性,实现了实时有效的火灾预警。
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关键词
多传感器数据融合
火灾预警
神经网络
有限内存的拟牛顿算法
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职称材料
题名
神经网络在智能火灾预警系统的应用
被引量：
8
1
作者
丁承君
赵泽羽
朱雪宏
冯玉伯
机构
河北工业大学机械工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第1期154-156,160,共4页
基金
天津市科技支撑计划资助项目(14ZCDZGX00811
13ZCZDGX01200
+3 种基金
15ZXHLGX0210)
天津市产学研合作项目(14ZCZDSF00025)
天津市"863"成果转化项目(13RCHZGX01116
14RCHZGX00862)
文摘
提出了综合利用多种传感器准确判断火焰状态的算法。在神经网络算法下,根据一氧化碳传感器、烟雾传感器和温度传感器数据,对火焰状态进行分类。使用有限内存的拟牛顿(L-BFGS)优化算法对传统反向传播(BP)算法进行改进,加快了神经网络的收敛过程,有效提高了系统精度。实验验证了算法能够有效降低火灾预警系统的误报率,增强系统安全报警的灵敏度和可靠性,实现了实时有效的火灾预警。
关键词
多传感器数据融合
火灾预警
神经网络
有限内存的拟牛顿算法
Keywords
mu
l
ti-sensor
data
fusion
fire
a
l
arm
neura
l
network
limited
-
memory
broyden
fletcher
goldfarbshanno
（
l
-
bfgs
）
algorithm
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
神经网络在智能火灾预警系统的应用
丁承君
赵泽羽
朱雪宏
冯玉伯
《传感器与微系统》
CSCD
2018
8
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