本文主要研究内容
作者刘恺,赵先锋,包月青（2019）在《基于燃烧状态信息的火灾燃烧物识别方法》一文中研究指出：目前火灾检测只是单一判断火灾是否发生,无法为火灾扑救提供更多参考。提出一种基于燃烧状态信息的火灾燃烧物种类识别方法。该方法采用STM32F搭建数据采集平台,离线阶段采集燃烧物在不同时刻的燃烧状态,建立样本库。在线阶段利用具有良好非线性映射能力和建模速度快的极限学习算法,对采集到的燃烧物状态数据进行识别。实验结果表明该方法能有效地判断出火灾燃烧物的种类,准确度达到90%以上。相对于BP神经网络和贝叶斯网络方法,该方法具有训练时间短、准确率高的优点。
Abstract
mu qian huo zai jian ce zhi shi chan yi pan duan huo zai shi fou fa sheng ,mo fa wei huo zai pu jiu di gong geng duo can kao 。di chu yi chong ji yu ran shao zhuang tai xin xi de huo zai ran shao wu chong lei shi bie fang fa 。gai fang fa cai yong STM32Fda jian shu ju cai ji ping tai ,li xian jie duan cai ji ran shao wu zai bu tong shi ke de ran shao zhuang tai ,jian li yang ben ku 。zai xian jie duan li yong ju you liang hao fei xian xing ying she neng li he jian mo su du kuai de ji xian xue xi suan fa ,dui cai ji dao de ran shao wu zhuang tai shu ju jin hang shi bie 。shi yan jie guo biao ming gai fang fa neng you xiao de pan duan chu huo zai ran shao wu de chong lei ,zhun que du da dao 90%yi shang 。xiang dui yu BPshen jing wang lao he bei xie si wang lao fang fa ,gai fang fa ju you xun lian shi jian duan 、zhun que lv gao de you dian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自浙江工业大学学报的刘恺,赵先锋,包月青，发表于刊物浙江工业大学学报2019年01期论文，是一篇关于采集平台论文,多传感器论文,燃烧物识别论文,极限学习机论文,加权平均滤波论文,浙江工业大学学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自浙江工业大学学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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