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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
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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。 展开更多
关键词 GA 云模型 T-S云推理网络 火灾信号识别
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