基于神经网络的火灾烟雾识别方法

被引：11

作者：

赵建华

方俊

疏学明

机构：

[1] 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室合肥,合肥,合肥

来源：

光学学报 | 2003年 / 09期

关键词：

信息光学; 神经网络; 反向传播网络; 火灾信号处理; 烟雾识别; 消光系数比;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种基于神经网络的火灾烟雾识别方法 ,以波长为 6 70nm、10 6 0nm、15 5 0nm的三束激光的三对消光系数比作为网络的输入 ,网络的输出为“火灾烟雾”和“非火灾因素” ,从典型火灾烟雾和非火灾因素对多波长激光的衰减实验中选取数据 ,组成 2 6种网络样本模式定义表 ,经 391次仿真训练后 ,输出误差小于 0 .0 0 0 1,并经验证实验表明 ,本方法对火灾烟雾和非火灾因素能进行有效的识别 ,是处理烟雾识别等非结构问题的一种行之有效的方法。

引用

页码：1086 / 1089

页数：4

共 5 条

[1]

A primitive study of a fire detection method controlled by artificial neural net. Okayama Y. Fire Safety Journal . 1991

[2]

Approachtodetectionoffiresintheirearlystagebyodorsensorsandneuralnet. OkayamaY. FireSafetyScience-Proceedingsof3rdInternationalSymposium . 1991

[3]

DevelopmentofafiredetectionsystemusingFT IRspectroscopyandartificialneuralnetworks. ChenY,SerioMA,AthyamoorthyS. FireSafetyScienceProceedingsofthe6thInternationalSymposium . 1999

[4]

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[5]

Studyofsmokegeneratedbynon flamingsourcesforfuelidentification. AggarwalS,MotevalliV. AUBE′95Proceedings10thInternationalConferenceonAutomaticFireDetection . 1995

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