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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识
被引量:
6
1
作者
王志强
李立君
黄雁
左青松
钱承
粟键鑫
机构
中南林业科技大学机电工程
学院
湖南
科技大学信息与电气工程
学院
湖南现代物流职业技术学院招生就业处
湖南
大学机械与运载工程
学院
三一重工泵送事业部
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(51176045
61274026)
湖南省教育厅项目(12C00123)
文摘
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。
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
Keywords
chaos quantum genetic algorithm
fuzzy least squares support vector machines
fire disaster recognition
分类号
X928.7 [环境科学与工程—安全科学]
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1
基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识
王志强
李立君
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
6
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