基于PNN算法的多传感器火灾探测技术研究

发布时间：2019-01-11 07:32

【摘要】：从传统算法和人工神经网络算法两方面,总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO_2四种火灾特征的组合为例,基于MATLAB,运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明,采用PNN将多传感器信息融合后对火灾探测的准确度远高于单一种类火灾探测器;当扩展系数取0.3时,PNN对测试数据进行模式识别的准确度可高达98.95%。训练后的PNN可以更好地用于火灾的探测。
[Abstract]:This paper summarizes the multi-feature information fusion algorithm in fire detection from two aspects: traditional algorithm and artificial neural network algorithm. Taking the combination of flame, smoke, CO and CO_2 as an example, PNN is used to train and simulate the experimental data based on MATLAB,. The test results show that the accuracy of fire detection by PNN fusion is much higher than that of a single type of fire detector, and when the expansion coefficient is 0.3, the accuracy of pattern recognition of test data by PNN can be as high as 98.95%. The trained PNN can be better used in fire detection.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;中国人民武装警察部队学院;
【基金】：河北省科技厅项目(16210339)
【分类号】：TP212;TU892

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本文编号：2406844