模糊神经网络在火灾探测系统中的应用

摘要：

为使火灾探测具有较低的误报率、较高的可靠性和较强的环境适应能力,提出了一种基于人工智能的数据融合技术的火灾探测算法,以环境温度、烟雾浓度、CO含量为检测对象,利用人工神经网络和模糊推理技术对多传感器信号进行融合,最终输出火灾危险性大小的信号.神经网络采用径向基函数网络( RBF),运用最近邻聚类学习算法,实现隶属度函数参数的自动提取,并结合模糊逻辑具有较强综合判断能力和识别能力的特点,在MATLAB下完成了火灾探测系统的设计与仿真,明显提高了火灾探测系统的性能.

关键词：火灾探测、智能控制、神经网络、模糊系统

分类号：TP3;TP2

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-42,60