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摘要:
现阶段,神经网络模型在火灾探测信息处理应用中存在以下缺陷:选取火灾特征组合具有主观性;选取的神经网络类型缺乏对比;缺乏大量实验数据对神经网络泛化能力的验证。利用 NIST 机构所做一系列火灾探测研究实验数据样本,通过信息熵理论在火灾信号选取中的应用获取火灾复合探测信号特征选取的组合形式,并在此基础上建立火灾探测信息处理神经网络初始模型。经过一系列 Matlab 仿真实验,分析神经网络的模型结构、传递函数和训练函数对仿真结果的影响,提出一种基于 trainbr 训练函数、tansig 传递函数的3-7-1结构 BP 神经网络模型。采用网络训练时间、探测点、误报率和网络输出区间进行网络性能分析,验证所提出模型在火灾探测中应用具有训练速度快,结果稳定可靠,探测灵敏的特点。
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IEEE 802.11b
基于RBF神经网络的火灾探测器模型研究
径向基函数(RBF)
神经网络
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火灾探测器模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种新型 BP 神经网络模型在火灾探测信息处理中的应用
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科 工学
关键词 火灾探测 神经网络 信息熵 Matlab
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 机车车辆与设备
研究方向 页码范围 1212-1218
页数 7页 分类号 TK121
字数 3686字 语种 中文
DOI
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 赵望达 中南大学土木工程学院 89 714 13.0 23.0
2 李卫高 中南大学土木工程学院 5 15 2.0 3.0
3 韩柯柯 中南大学土木工程学院 2 11 1.0 2.0
4 熊涵予 中南大学土木工程学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
火灾探测
神经网络
信息熵
Matlab
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
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
出版文献量(篇)
4239
总下载数(次)
13
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