基于BP神经网络和D-S证据理论的火灾报警系统

被引：11

作者：

张学军

机构：

[1] 河北工程技术高等专科学校电气自动化系

来源：

关键词：

火灾报警; BP神经网络; D-S证据理论; 数据融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

将BP神经网络与数据融合理论中的D-S证据有机融合,提出一种决策级火灾报警识别方法。通过模拟实际输入信号的仿真结果发现,将BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合技术,可以显著提高火灾的识别能力,有效降低火灾误报率,而且该系统具有良好的适应性,达到了预期效果。

引用

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页数：2

共 5 条

张丽莉 ;

储江伟 .

[2] 基于BP神经网络和D-S证据理论的损伤识别方法 [J].

姜绍飞 ;

张春梅 ;

金子巍 ;

牛德生 ;

徐云良 ;

张帅 ;

邱云飞 .

[3] BP神经网络和D-S证据理论的目标识别 [J].

杨福平 ;

白振兴 .

[4]

信息融合.[M].王润生; 编著.科学出版社.2007,

[5]

多传感器数据融合及其应用.[M].杨万海编著;.西安电子科技大学出版社.2004,