基于STM32F和极限学习机在火灾检测中的应用

• 作者: 刘恺 包月青 赵先锋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 多传感器 火灾检测 加权滤波 极限学习机 数据融合
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.08.008

摘要

针对传统单一信号的火灾检测方式存在误判问题,以及布线复杂并且性价比低的弱点,提出了基于STM32F和极限学习机火灾检测方法;该方法首先通过STM32F模块采集多个传感器的值(烟雾传感器,甲烷传感器,可燃气体传感器,一氧化碳传感器),WLAN为载体进行数据发送,然后采用加权滤波对数据进行去噪处理,获得极限学习机的训练和测试样本库,模型训练结束后,以测试数据进行方法验证,并对验证结果进行评估;结果表明,该方法能够准确判断火灾类型,准确度达到90％以上;在火灾处理算法方面,极限学习机相对于BP神经网络、支持向量机和贝叶斯网络训练时间短,准确率高,具有较高的应用于推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘恺	浙江工业大学信息工程学院	25	114	7.0	9.0
2	包月青	浙江工业大学信息工程学院	3	5	1.0	2.0
3	赵先锋	浙江工业大学信息工程学院	3	5	1.0	2.0