基于支持向量机的多传感器船舶火灾探测技术

发布时间：2021-10-28 07:05

　　针对船舶火灾探测误报率高的情况,为提高火灾探测系统的可靠性,提出一种基于支持向量机的多传感器火灾信息融合方法。经过仿真试验证明,通过多传感器探测数据的有效融合,可以大幅提高火灾探测系统的火灾识别率。 

【文章来源】：造船技术. 2020,(06)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

SVM基本形式

基于SVM的多传感器火灾探测系统模型如图2所示。通过多传感器探测环境变量，将采集到的数据经过预处理输入SVM模块，由SVM模块判断是否有火灾发生并输出到火灾报警系统。2.1 数据预处理

考虑到二维图像显示更为直观，选用感温探测器和感烟探测器2个数据进行程序编写与验证。程序编写采用Python语言，调用Scikit-learn模块，由于多传感器火灾预测并无先验信息，因此核函数选用高斯核函数，同时将惩罚因子C设为10，将数据样本中的70%作为训练数据对程序进行训练以获得合适的α和b值，同时将数据样本中的30%作为测试数据进行程序验证，以测试程序的分类效果，如图3所示。节选程序如下：

【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶火灾探测器配置方案[J]. 陈晓,蒋帅,陈玲.  船海工程. 2018(06)
[2]工程船舶火灾特点及处置对策分析[J]. 栾培利.  中国水运(下半月). 2018(02)
[3]基于可信度的多传感器火灾报警系统的设计与仿真[J]. 陈雷,杨丽娟.  国外电子测量技术. 2016(04)

硕士论文
[1]船舶火灾智能报警系统控制策略的研究[D]. 王鹏飞.哈尔滨工程大学 2017



本文编号：3462451