基于PCA和PNN的火灾自动报警系统设计性能评价

发布时间：2018-01-30 22:54

  本文关键词： 火灾自动报警系统 性能评价 主成分分析法 概率神经网络　出处：《消防科学与技术》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：构建了火灾报警系统设计性能评价指标体系,包括7个一级评价指标和21个二级评价指标。运用主成分分析法(PCA)对二级评价指标进行压缩提取,作为概率神经网络(PNN)的输入,建立系统设计性能评价模型。PNN在用于模式分类时,可以得到贝叶斯最优结果,提高了评价体系的精确度。通过具体案例,说明采用PCA和PNN结合对火灾报警系统进行设计性能评价,可以提高模型准确性。
[Abstract]:The design performance evaluation index system of fire alarm system was constructed, including 7 first-grade evaluation indexes and 21 second-level evaluation indexes. The secondary evaluation indexes were extracted by principal component analysis (PCAA). As the input of probabilistic neural network (PNNN), the system design performance evaluation model. PNN can get Bayesian optimal results when it is used in pattern classification. The accuracy of the evaluation system is improved, and the accuracy of the model can be improved by using the combination of PCA and PNN to evaluate the design performance of the fire alarm system.
【作者单位】： 沈阳航空航天大学安全工程学院;东北大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11000601-123-17,61473069)
【分类号】：X924.4;TU892
【正文快照】： 火灾自动报警系统综合性能主要包括设计性能、产品性能和运行性能三个方面。设计性能评价是对大型复杂火灾自动报警系统设计方案进行论证,判断满足系统设计目标的程度。随着建筑功能及应用材料日趋复杂化所带来的火灾多样性,以及火灾自动报警产品的多样化所带来的系统设计灵活

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本文编号：1477455