基于多传感器小波神经网络的煤自燃监测研究

• 作者: 张涛 杨艳 程结园
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 煤炭自燃 火灾监测 信息融合 小波分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 230-232
• 页数: 3页
• 分类号: TP212
• 字数: 1344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201501096

摘要

煤矿自燃火灾探测过程中,由于单一的探测方法存在很大的局限性,煤炭自燃火灾探测易出现漏报或误报的情况.针对这一现状,结合多种探测方法,利用其互补性,通过分析多传感器信息融合技术的原理、融合级别和具体融合方法,提出了基于小波神经网络的多传感器信息融合技术应用于煤炭自燃火灾的监测,建立一个煤炭自燃监测的综合评判系统,有效提高煤炭自燃火灾监测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛	安徽理工大学电气与信息工程学院	27	151	5.0	12.0
2	程结园	安徽理工大学电气与信息工程学院	3	16	2.0	3.0
3	杨艳		1	2	1.0	1.0