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摘要:
本文在高灵敏度吸气式感烟探测器原理的基础上,对智能型极早期空气采样火灾探测技术进行了探讨,并将其与传统点型感烟探测系统进行比较,分析了极早期空气采样探测系统的优点.同时,对其的应用和发展进行了展望.
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智能自主航行
空气采样式极早期火灾预警系统在渔船上的应用
渔船火灾
火灾探测器
极早期烟雾探测器
火灾报警系统
智能型模糊神经网络火灾报警系统的研究
多探测器信息融合
模糊神经网络
训练样本
火灾报警
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 智能型极早期空气采样火灾探测技术探讨
来源期刊 智能建筑与城市信息 学科 工学
关键词 高灵敏度吸气式感烟探测器 极早期空气采样探测系统 激光探测腔 自诊断
年,卷(期) 2004,(7) 所属期刊栏目 技术纵横
研究方向 页码范围 44-47
页数 4页 分类号 TU1
字数 4083字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆明浩 同济大学社区信息化与智能建筑研究中心 7 31 3.0 5.0
2 郑燕宇 1 7 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高灵敏度吸气式感烟探测器
极早期空气采样探测系统
激光探测腔
自诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能建筑与智慧城市
月刊
1671-9506
11-1392/TU
大16开
北京市海淀区半壁街南路8号汇景阁613室
82-729
1994
chi
出版文献量(篇)
7579
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15
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10618
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