基于模糊神经网络的火灾识别算法

• 作者: 赵亚琴
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 森林火灾识别 模糊控制 神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 369-373
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3739字
• 语种: 中文

摘要

火灾自动识别能够及时准确预报火情.在森林大空间的环境中,由于火灾信号具有非线性和不确定性,将采集的探测信号做简单的分析与比较,误报率比较高.如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点.为提高预测的准确性,针对传统的森林火情预测系统误报率高的缺点,提出一种基于模糊神经网络的火灾识别算法.首先,将模糊控制和神经网络以串联的方式结合,将采集的传感器信号进行处理后送人三层前馈BP网络进行处理,输出明火概率、阴燃火概率、无火概率,然后,将它们作为模糊控制系统的输入,模糊化后进行模糊推理,最后去模糊化得出火灾概率大小.并利用MAT-LAB工具箱对构建的算法模型进行仿真分析,仿真结果表明,本文的方法能够有效地融合多个火灾探测传感器的信号,快速而准确的判断出火情的大小,提高火灾识别的准确率,减少误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵亚琴	南京林业大学机械电子工程学院	24	111	6.0	9.0