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智能家居防火系统算法改进
被引量：
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作者
张傲
《数字技术与应用》
2016年第4期118-118,共1页
目前智能家居防火系统大多采用烟雾、CO和温度报警,但传统的烟雾和温度报警对于正常生活产生的烟雾和温度上升等原因会产生误报并且稳定度低。针对这一局限性,利用模糊推理和神经网络推理算法,采用多源信息融合技术,根据火灾发生的特征...
目前智能家居防火系统大多采用烟雾、CO和温度报警,但传统的烟雾和温度报警对于正常生活产生的烟雾和温度上升等原因会产生误报并且稳定度低。针对这一局限性,利用模糊推理和神经网络推理算法,采用多源信息融合技术,根据火灾发生的特征现象选择CO、烟雾浓度和温度信号作为系统输入信号,控制器应用改进的算法处理采集的数据,输出火灾概率以预报火灾。
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关键词
智能家居
神经网络推理算法
遗传
算法
径向基函数
神经网络
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职称材料
题名
智能家居防火系统算法改进
被引量：
1
1
作者
张傲
机构
天津工业大学计算机科学与软件学院
出处
《数字技术与应用》
2016年第4期118-118,共1页
文摘
目前智能家居防火系统大多采用烟雾、CO和温度报警,但传统的烟雾和温度报警对于正常生活产生的烟雾和温度上升等原因会产生误报并且稳定度低。针对这一局限性,利用模糊推理和神经网络推理算法,采用多源信息融合技术,根据火灾发生的特征现象选择CO、烟雾浓度和温度信号作为系统输入信号,控制器应用改进的算法处理采集的数据,输出火灾概率以预报火灾。
关键词
智能家居
神经网络推理算法
遗传
算法
径向基函数
神经网络
分类号
TM932 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
智能家居防火系统算法改进
张傲
《数字技术与应用》
2016
1
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