LVQ神经网络的红外光谱火灾早期预警算法

• 作者: 张认成 杜建华
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 火灾探测 红外光谱 学习向量量化 神经网络 早期预警算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 607-610
• 分类号: TP183|TN215
• 语种: 中文

摘要

对前期大量试验采集的火灾气体数据进行特征提取,找出能够代表火灾整体特征的过程特征信息.通过体积分数曲线拟合分析,提取出体积分数、速度和加速度估值等火灾特征信息参量,建立适合于火灾早期探测的学习向量量化(LVQ)神经网络算法.通过对比分析证明,该算法比传统火灾探测器报警时间提前3～21 min,且对于真假火灾可进行准确识别,实现火灾早期探测预警的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张认成	华侨大学机电及自动化学院	100	1107	20.0	28.0
2	杜建华	华侨大学机电及自动化学院	26	327	10.0	17.0