【摘 要】
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当今社会对火灾探测系统要求日益提高,许多新的火灾探测方法不断的被引入到火灾探测领域中来.针对火灾信号的这种非结构性特点而提出的基于智能信息处理方法的火灾探测系统具有自学习和自适应功能,已成为现在火灾探测技术研究的方向.本文提出一种将D-S证据理论与人工神经网络相结合的数据融合方法应用于火灾探测信息的处理.提高了火灾探测灵敏度和火灾报警的准确率,并分析了该方法的可行性及优点.
【机 构】
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中国人民武装警察部队学院消防工程系,廊坊 065000
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当今社会对火灾探测系统要求日益提高,许多新的火灾探测方法不断的被引入到火灾探测领域中来.针对火灾信号的这种非结构性特点而提出的基于智能信息处理方法的火灾探测系统具有自学习和自适应功能,已成为现在火灾探测技术研究的方向.本文提出一种将D-S证据理论与人工神经网络相结合的数据融合方法应用于火灾探测信息的处理.提高了火灾探测灵敏度和火灾报警的准确率,并分析了该方法的可行性及优点.
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