基于遗传算法优化的模糊神经网络在智能楼宇火灾探测中的应用

针对火灾报警系统中存在的漏报、误报问题.提出了基于遗传算法优化的模糊神经网络信息处理方法对火灾信号进行识别.以提高系统报警准确率,降低漏报率.该算法通过仿真实验.结果表明报警的准确率有明显提高;同时,优化后的网络可靠性和泛化能力亦有所提高.这一方法为实现火灾发生时的及早报警和对非火灾信号的准确识别,提供一种新的火灾信号智能识别方法.     

多传感器数据融合技术在火灾报警中的应用

针对目前火灾报警中存在的问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术,并通过模拟实际输入信号的仿真结果进行了证明.这种采用神经网络BP算法和D-S证据理论的多传感器数据融合技术,能够显著提高火灾的识别能力,有效降低火灾误报率.     

基于神经网络的网络传感器火灾报警系统

利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力．对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明：该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。     

基于遗传算法优化的模糊神经网络在智能楼字火灾探测中的应用

针对火灾报警系统中存在的漏报、误报问题,提出了基于遗传算法优化的模糊神经网络信息处理方法对火灾信号进行识别。以提高系统报警准确率,降低漏报率。该算法通过仿真实验,结果表明报警的准确率有明显提高;同时,优化后的网络可靠性和泛化能力亦有所提高。这一方法为实现火灾发生时的及早报警和对非火灾信号的准确识别,提供一种新的火灾信号智能识别方法。     

基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法研究

针对φ-OTDR光纤传感器系统对相似扰动目标识别判断的误报问题,通过多特征参量识别目标,则可有效降低误报率.提出一种基于φ-OTDR光纤振动传感系统,提取信号主波能量(MVE)、信号主瓣时延(MVBW)、信号主瓣峰峰值(MDV)、信号主波Q值(MVQV)、信号频谱(SFS)等十一种特征参量作为参考衡量标准,利用二叉树的SVM分类器模型,对10组400次实验进行相似目标识别分类,综合识别率达到90％.该方法通过多角度参量进行目标衡量判别,调高了相似识别的准确性.     

基于小波分析和支持向量机的供电线路故障诊断

将小波分析与支持向量机(SVM)相结合对供电线路故障进行自动诊断.运用变尺度多分辨小波分析方法对供电线路故障信号进行特征分析,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力.在小波分析信号特征提取的基础上,利用分布式多SVM分类器识别故障.实验表明,该方法能有效地对供电线路故障进行准确识别和诊断.     

基于模糊神经网络融合技术的智能火灾预警系统

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中.选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.系统采用基于模糊神经网络多传感器融合技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,实现了提前预警的目的.     

基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21%.     

基于混沌优化的仓储害虫检测与分类识别研究

为了提高仓储害虫自动识别和检测技术,提出一种基于混沌优化算法(COA)和支持向量机(SVM)的仓储害虫检测与分类技术.利用声音传感器采集害虫声音信号,经过降噪和数值归一化处理,通过COA和SVM进行多次载波,寻求变量的最优特征值.模拟试验结果表明:该方法对复杂模式的识别能力较强,达到较高的识别率,而且大大缩短检测时间,提高检测效率,也为仓储害虫的快速检测和分类研究开辟了新的途径.     

基于CAN总线的铁路道口控制系统

针对现有铁路道口信号控制系统“定点报警”方式对快速列车和慢速列车的速度不能识别,造成道口关闭时机不合理、影响道口通过效率等问题,提出了一种基于CAN总线技术的单线铁路区段道口控制系统解决方案：使用“定时报警”方式,并模块化设计单线铁路区段道口信号控制系统.道口信号控制系统在列车接近道口传感器时,采集列车的速度并适时启动报警.实验表明,该系统能实现设计要求,提高道口通过效率.     

火灾自动报警系统设计

本系统是以现实生活的应用为背景,设计的一种预先告警火灾隐患及火灾危情的自动告警系统,在有安全隐患时能够及时报警,同时切断供电系统,打开灭火设备,从而对火情火险有一定程度的抑制。本系统是以微控制器为核心,温度传感器、烟雾传感器等多种传感器采集信息的综合告警系统。该系统具有告警灵敏、自动控制、自动报警、实用价值高、成本及维护费用低等突出特性。     

基于Zigbee的高校学生宿舍火灾预警应急系统设计

文章提出了一种基于Zigbee的高校学生宿舍火灾预警应急系统设计,并详细介绍了系统结构及数据流向。系统利用Zigbee传感器网络采集宿舍环境数据并传输至管理中心,实现火情实时监控、自动判断火势大小及分级应急响应,提高学生宿舍安全性。     

火灾报警领域的图像处理技术应用研究

烟雾传感器、红外探测器等常常被用于火灾报警。传统的图像报警系统一般是根据图像特性直接做出判断,但还有一定的误报率。因此,我们在计算机图像处理技术中引入了模糊控制理论,将各种火灾特征有效地结合起来判断灾情,从而提高火灾报警的准确性。     

高层民用建筑火灾自动报警系统的设计浅析

从工程实践出发,对照规范分析了高层民用建筑火灾自动报警系统的设计,提出了有益的设计建议,以期能提高火灾自动报警系统的设计质量,便于及早发现和通报火灾,减少损失.     

火灾自动报警系统设计与分析

火灾自动报警系统能够及时传递火灾信息,预防火灾的发生。但是在执行《火灾自动报警系统设计规范》（GB50116-98）中存在着几个问题,影响了火灾自动报警系统的预警作用。分别对火灾自动报警系统中的报警系统类别的选择、消防设备控制方式的采用、报警系统设置和消防控制室设置等问题进行分析,提出了火灾自动报警系统在工程实践中的设计建议。     

广域消防报警网络系统的实现

介绍一种借助于电话电讯实现对广泛区域内消防设备进行大规模集散控制的消防网络系统。这个消防网络包括了一个“消防报警中心”和若干“消防子系统”。消防子系统对自己所辖范围内的火警进行监测。消防报警中心则对各消防子系统进行监测和管理。     

恒隆广场二期火灾报警系统设计

介绍了火灾报警系统的控制方式,结合工程特点,设计了恒隆广场二期的火灾报警系统的结构,选择合适的报警设备,同时分析了火灾报警系统的网络化功能和联动功能及特点．     

无人值守变电站监控视频异常模式识别方法

为提高变电站视频监控的智能化水平,提出了一种识别无人值守变电站环境监控视频中异常模式的方法.对变电站环境监控中的运动目标进行分类(涉及到人、动物、普通火焰(红黄颜色火焰)、白色火焰、白炽灯),提取多种特征,基于混淆矩阵产生层次化分类器结构,以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器,对于分类精度不理想的SVM,通过Ad...     

智能火灾报警控制系统设计与实现

给出了一种智能火灾报警控制系统的设计方法、系统软硬件的组成和实现。系统设计中采用多ＣＰＵ 的并行处理方式和智能数据处理方法，实现了系统的实时、准确报警和可靠的联动控制。工程实践表明，系统可靠性高、灵活性强、人机界面友好。     

基于支持向量机的火灾探测系统研究

火灾的早期探测技术长期得到火灾预防专家的关注,基于图像型的火灾探测系统成为研究的重点．针对目前的火灾早期探测技术存在的问题,提出基于火灾火焰图像和支持向量机识别原理的火灾识别技术,系统获取火灾初期火焰的六个主要特征,采用基于线性核函数等不同核函数的支持向量机技术进行识别实验,得出基于线性核函数识别火灾的准确率最高的结论．本探测系统一定程度上弥补传统监测系统的缺陷,缩短预报时间,降低误报率．