【摘 要】
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为提高火灾预警系统的及时性和准确性,采用LabVIEW虚拟仪器开发一套智能识别火灾模型。用高斯型隶属度函数表示各个传感器监测值与火灾基本概率分配的信任度,用神经网络对同
【机 构】
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天津理工大学环境科学与安全工程学院
【基金项目】
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天津市自然科学基金项目(17JCQNJC06900)
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为提高火灾预警系统的及时性和准确性,采用LabVIEW虚拟仪器开发一套智能识别火灾模型。用高斯型隶属度函数表示各个传感器监测值与火灾基本概率分配的信任度,用神经网络对同类传感器融合,引入可靠度作为各传感器的权值进行加权平均,运用D-S证据理论算法再次融合,确定火灾概率,最终得出火灾识别结果。经过试验验证,在规定阈值为0.5时,在明火和阴燃两种火灾情况下融合多传感器信息后的火灾识别模型都能够对火灾准确识别且火灾预警时间早,说明融合火灾识别模型比单一传感器火灾识别更灵敏,抗 干扰能力更强。
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