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基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识 被引量:6
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作者 王志强 李立君 +3 位作者 黄雁 左青松 钱承 粟键鑫 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期202-207,共6页
针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差... 针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差为1.1%,具有较高的辨识精度;火灾信号辨识性能指标即O2质量分数减少值权重γ1、H2质量分数权重γ2、烟气质量分数权重γ3、温度权重γ4和CO质量分数权重γ5满足:γ3>γ4>γ5>γ1>γ2。 展开更多
关键词 混沌量子遗传算法 模糊最小二乘支持向量机 火灾辨识
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