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LVQ神经网络的红外光谱火灾早期预警算法 被引量：3
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作者 杜建华 张认成 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第6期607-610,共4页
对前期大量试验采集的火灾气体数据进行特征提取,找出能够代表火灾整体特征的过程特征信息.通过体积分数曲线拟合分析,提取出体积分数、速度和加速度估值等火灾特征信息参量,建立适合于火灾早期探测的学习向量量化(LVQ)神经网络算法.通... 对前期大量试验采集的火灾气体数据进行特征提取,找出能够代表火灾整体特征的过程特征信息.通过体积分数曲线拟合分析,提取出体积分数、速度和加速度估值等火灾特征信息参量,建立适合于火灾早期探测的学习向量量化(LVQ)神经网络算法.通过对比分析证明,该算法比传统火灾探测器报警时间提前3～21min,且对于真假火灾可进行准确识别,实现火灾早期探测预警的目标. 展开更多
关键词 火灾探测 红外光谱 学习向量量化 神经网络 早期预警算法
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