基于RBF神经网络的煤粉着火判别

• 作者: 刘禾 周茵 石晓峰
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 火焰检测 燃烧 径向基函数神经网络 图像
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 366-369
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.03.020

摘要

对煤粉火焰图像特征进行了分析,提取了反映燃烧状态的特征参数,在此基础上提出采用径向基函数神经网络的火焰图像煤粉着火判别方法.由于神经网络具有自学习特性,故判别方法所需调整的参数少.判别方法不仅能够着火/灭火判别,而且还可对火焰图像传感器进行故障判别.应用表明判别方法使用方便,判别正确率高,具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周茵	华北电力大学控制科学与工程学院	16	183	9.0	13.0
2	刘禾	华北电力大学控制科学与工程学院	33	314	11.0	17.0
3	石晓峰		1	4	1.0	1.0