【摘 要】
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A neural network fire detection method was developed using detection information for temperature,smoke density, and CO concentration to determine the probabilit
【机 构】
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State Key Laboratory of Coal Resources and Mine Safety,State Key Laboratory of Intelligent Technolog
【基金项目】
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the Key Technologies Research and Development Program of the Eleventh Five-Year Plan of China;2008 Independent Task
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A neural network fire detection method was developed using detection information for temperature,smoke density, and CO concentration to determine the probability of three representative fire conditions.The method overcomes the shortcomings of domestic fire alarm systems using single sensor information.Test results show that the identification error rates for fites, smoldering fites, and no fire are less than 5%,which greatly reduces leak-check rates and false alarms. This neural network fire alarm system can fuse a variety of sensor data and improve the ability of systems to adapt in the environment and accurately predict fites, which has great significance for life and property safety.
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