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| 1 | 基于模糊神经网络的火灾识别算法显示文摘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入三层前馈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MATLAB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。 | 赵亚琴 | 2015 | 计算机仿真2015，32，2： | 17 |
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