火灾探测的一种模糊神经网络方法

根据火灾信号的特点,建立了用于火灾探测的模糊神经网络,给出了处理火灾信号的模糊推理计算模型,并采用模糊运算,对于不同种类的火灾信号进行了综合分析,随后推导出用于自动生成隶属函数和提取模糊规则学习算法的计算模型。     

基于多传感器融合技术的高大空间火灾探测

提出了一种新型的、应用多传感器数据融合技术于当前高大空间建筑的火灾探测报警系统的方法。该种方法采用多传感器探测火灾多种参量,先使用神经-模糊网络进行局部判定,局部判定结果与融合中心进行历史数据的融合,得到误差后确定下一步全局决策。通过试验与仿真证明此方法大大提高了火灾探测的及时性,同时又提高系统可靠性,减少了误报警。     

数据融合技术在消防探测中的应用研究

数据融合技术用智能化多传感探测器取代传统的单一传感器,可以区别非火灾信号和火灾信号,从而能够及时并准确地报警。基于多传感器数据融合的火灾探测系统的基本框架及相应算法,以感温、感烟和气体传感器的模拟量为输入,利用神经网络和模糊识别技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的火灾探测系统,可以达到及时报警和降低误报警的目的。     

数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

在分析公路隧道火灾特点的基础上,依据数据融合的基本原理,充分利用多个传感器资源,把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。提出了一种基于数据融合技术的隧道火灾探测算法,以感烟、感温和感光传感器的模拟量为输入,利用人工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统,可缩短报警时间,降低误报警率。克服了火灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法。该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练。神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生，实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法。     

复合火灾信号的一种模糊处理方法

提出了一种处理复合火灾传感器信号的模糊方法，首先提取传感器输出的烟雾和温度信号特征，包括幅度，持续时间和变化量等，然后通过适当的隶属函数模糊化，再由模糊语语文规则推理得到有烟明火、无烟明火、阴燃火和非火灾的判决结果，最后利用质量中心法去模糊得到系统的火灾报警／非报警输出，实验表明，这种方法能够有效地探测试验火，并能克服干扰，减少误报警。     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法．该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练．神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生．实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法     

复合火灾信号的一种模糊处理方法

提出了一种处理复合火灾传感器信号的模糊方法．首先提取传感器输出的烟雾和温度信号特征，包括幅度、持续时间和变化量等，然后通过适当的隶属函数模糊化，再由模糊语言规则推理得到有烟明火、无烟明火、阴燃火和非火灾的判决结果，最后利用质量中心法去模糊得到系统的火灾报警／非报警输出．实验表明，这种方法能够有效地探测试验火，并能克服干扰、减少误报警．     

一种模糊神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用

综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度和一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数,采用基于自适应网络的模糊推理系统对胶带输送机火灾进行探测研究,经过34组数据样本训练得到合适的隶属函数.仿真结果表明:当输出报警限取0.5时,经一定的时间延时后,该系统可在燃烧发生200 s时进行报警,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能.     

斜度探测器及其在火灾自动探测中的应用

介绍的斜度探测器，能够检测信号变化后的斜率大小，有效地识别出阶跃信号的变化，其佟判断采用了模糊逻辑方法，使输出信号更加接近实际情况，该探测信号检测的趋势算法相结合，可应用于火灾自动探测。