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摘要:
舱室是船舶的重要组成部分。当某舱室发生火灾时,其相邻舱室极易引发连锁性起火,此时如果报警系统不能及时、准确、可靠地给出各舱室的关联报警信息,就会对整个船舶造成严重危害。为了增加船舶火灾报警系统的早期预警与关联报警功能,分析了通常情况下典型船舶舱室的火灾报警判别要素并对其进行量化,建立舱室火灾报警优先级BP神经网络评估模型,运用LM算法对该评估模型进行学习训练,并通过测试样本验证该船舶舱室火灾报警优先级评估模型的可行性与准确性。该方法有助于提高报警系统对各舱室火灾探测报警的准确性,从而可降低由于舱室关联起火而导致发生船舶重大损失的概率。
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文献信息
篇名 一种船舶舱室火灾报警优先级评估模型
来源期刊 中国舰船研究 学科 交通运输
关键词 舱室 火灾 判别要素 优先级 神经网络 BP算法
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-96
页数 6页 分类号 U664.88
字数 5319字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3185.2013.05.016
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 姚绪梁 哈尔滨工程大学自动化学院 64 418 9.0 17.0
2 蔡晶 哈尔滨工程大学自动化学院 4 16 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
舱室
火灾
判别要素
优先级
神经网络
BP算法
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
中国舰船研究
双月刊
1673-3185
42-1755/TJ
大16开
湖北省武汉市张之洞路268号
2006
chi
出版文献量(篇)
1977
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4
总被引数(次)
8939
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