[发明专利]一种基于遗传算法的改进模糊神经网络火灾检测方法在审
| 申请号： | 202310163116.6 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116108884A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 张佳;王蕾;陈杰;艾欣 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/043 | 分类号： | G06N3/043;G06N3/044;G06N3/126;G06N3/08;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/25 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 张丽娜 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于火灾检测技术领域，具体提出了一种基于遗传算法的改进模糊神经网络火灾检测方法。该方法基于火灾现场检测到的温度、一氧化碳浓度和烟雾浓度数据，建立基于遗传算法的改进模糊神经网络火灾检测模型，利用遗传算法全局优化、自适应调整的特点，对模糊神经网络的权值参数进行优化训练。训练好的早期火灾检测模型对来自多传感器的数据进行融合判断，输出所述待测火灾检测结果。本发明解决了现有火灾检测技术存在的前期成本投入高及准确性低的问题，能够及时且准确地检测到火灾是否发生，具有较好普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 改进 模糊 神经网络 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
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