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题名多源异质传感器信号聚类融合处理下森林火灾检测
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作者
王承茂
黄润才
顾磊欣
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第8期1441-1447,共7页
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基金
国家自然基金项目(62072339)。
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文摘
为了提升森林火灾检测的准确性,提出多源异质传感器信号聚类融合处理下森林火灾检测。结合孤立森林法与奇异值算法实现多源异质传感器信号的去噪重构;利用K-Means聚类法实现森林不同检测区域数据的聚类,并赋予相应标签;利用信息增益算法,计算不同诱因森林火灾情况发生的影响程度。利用反向传播(Backpropagation,BP)神经网络多层神经元结构迭代计算火灾发生概率,实现森林火灾的实时检测。实验结果表明,所提方法预处理后的传感器信号线性度高于0.8,算法在迭代4.5×10^(4)轮后基本达到收敛,最终的损失函数值为0.6;该方法对三种森林火灾类型的检测结果与实际结果误差低于4%,森林火灾检测耗时低于11 ms,与其他两种方法相比,森林火灾类型的检测准确性和效果更高。
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关键词
传感器信号处理
森林火灾检测
聚类融合处理
奇异值算法
K-MEANS聚类
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Keywords
sensor signal processing
forest fire detection
cluster fusion processing
singular value algorithm
K-Means clustering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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