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GA优化T-S云推理网络火灾识别模型设计
被引量:
1
1
作者
张秀玲
侯代标
+3 位作者
齐晴
李家欢
张逞逞
代景欢
《模糊系统与数学》
北大核心
2018年第3期111-117,共7页
针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,...
针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,给出MATLAB的仿真结果。通过仿真结果表明,该火灾探测模型识别精度更高,偏离样本数据测试结果与期望输出之间误差更小,模型提高了对火灾信号的识别精度和泛化能力。
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关键词
GA
云模型
T-S云推理网络
火灾信号识别
原文传递
题名
GA优化T-S云推理网络火灾识别模型设计
被引量:
1
1
作者
张秀玲
侯代标
齐晴
李家欢
张逞逞
代景欢
机构
燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室
燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
出处
《模糊系统与数学》
北大核心
2018年第3期111-117,共7页
基金
河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金资助项目(E2015203354)
河北省高校创新团队领军人才培育计划项目(LJRC013)
+2 种基金
河北省教育厅科学研究计划河北省高等学校自然科学研究重点项目(ZD2016100)
2016年燕山大学基础研究专项培育课题(16LGY015)
河北省高等教育学会高等教育科学研究课题重点课题(GJXHZ2015-1)
文摘
针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,给出MATLAB的仿真结果。通过仿真结果表明,该火灾探测模型识别精度更高,偏离样本数据测试结果与期望输出之间误差更小,模型提高了对火灾信号的识别精度和泛化能力。
关键词
GA
云模型
T-S云推理网络
火灾信号识别
Keywords
GA
Cloud Model
T-S Cloud Inference Network
Fire Signal Recognition
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GA优化T-S云推理网络火灾识别模型设计
张秀玲
侯代标
齐晴
李家欢
张逞逞
代景欢
《模糊系统与数学》
北大核心
2018
1
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