基于RBF神经网络的火灾探测器模型研究

• 作者: 何东健 樊强
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 径向基函数(RBF) 神经网络 最近邻聚类算法 火灾探测器模型
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 262-263,289
• 页数: 3页
• 分类号: TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.10.109

摘要

针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题,在分析RBF网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上,提出用RBF神经网络建立火灾探测器模型,以火灾初期实验得到的环境温度、烟雾浓度、C0含量为输入,以明火概率、阴燃火概率、无火概率为输出对RBF网络进行训练,并进行仿真试验,结果表明,实际输出与期望输出的相差较小.