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摘要:
在多红外火焰探测系统中,提出了一种基于决策树的火灾识别算法。按照特种火灾探测器的国家标准实验的要求,获取实验数据。该算法首先对五个红外火焰探测器获得的数据进行多窗口重叠交叉预处理,然后提取六个火灾特征作为决策树的分类属性,对决策树进行训练、剪枝,最后得到火灾识别的最优决策树模型。将该识别模型应用于在线火灾识别,实验结果表明该决策树分类算法的准确率可以达到95.2%,识别速度在2s以内,较其他的分类识别算法有更高的准确率和更快的识别速度,具有很好的实用性。
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文献信息
篇名 多红外火焰探测中基于决策树的火灾识别
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 火焰探测 火灾识别 决策树 分类 实用性
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 14-17
页数 4页 分类号 TP391
字数 3581字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.08.004
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 杨帮华 上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室 32 169 7.0 12.0
2 何美燕 上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室 8 52 3.0 7.0
3 刘燕燕 上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室 2 8 1.0 2.0
4 程智 上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室 3 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
火焰探测
火灾识别
决策树
分类
实用性
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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111596
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