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基于BSO-ELM算法的火灾检测研究 被引量：4
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作者 韩磊 曲娜 +1 位作者 隋宇凡 谭丽丽 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2023年第1期103-106,共4页
火灾作为一种全球性的灾难性事件,短时间内产生的烟雾和火焰就可以对人的生命财产造成严重损失。针对目前火灾检测误报率和漏报率较高的问题,提出了一种使用BSO-ELM(天牛群算法-优化极限学习机)的新型火灾检测算法,优化了极限学习机寻... 火灾作为一种全球性的灾难性事件,短时间内产生的烟雾和火焰就可以对人的生命财产造成严重损失。针对目前火灾检测误报率和漏报率较高的问题,提出了一种使用BSO-ELM(天牛群算法-优化极限学习机)的新型火灾检测算法,优化了极限学习机寻找最优权值和阈值的能力,提高了极限学习机的泛化能力和准确率。通过PyroSim软件进行仿真,产生样本数据,对BSO-ELM进行训练,并通过与未经优化的极限学习机和粒子群算法优化的极限学习机(PSO-ELM)进行对比,验证了天牛群优化极限学习机算法的优越性。 展开更多
关键词 火灾检测算法 PyroSim 天牛群算法 极限学习机 粒子群算法
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