基于模糊神經網絡的智能火災探測系統(tǒng)研究.pdf

1、火災是一種常見的災害，它給人類生命財產等造成重大的威脅和損失。世界各國一直致力于對火災發(fā)生的機制、內在機理進行研究，目的是為了預防火災發(fā)生，盡量減少火災帶來的損失。在眾多手段中，火災探測技術是預防和減少火災發(fā)生的有效手段。針對傳統(tǒng)火災探測技術是基于單參數(shù)，誤報、漏報十分常見的弊端，本人著重研究了基于模糊控制和神經網絡的智能型火災探測系統(tǒng)，在火災探測算法上取得了一些進展，主要工作內容如下：
　　 (1)針對傳統(tǒng)火災探測技術的種種弊

2、端，不能有效滿足當今火災報警的需求，提出了一種基于模糊推理和神經網絡的智能融合火災探測算法，以CO含量、環(huán)境溫度、煙霧濃度為系統(tǒng)輸入，利用人工智能技術對多信號融合；
　　 (2)利用模糊邏輯處理非線性問題能力強的特點，采用模糊推理對三個系統(tǒng)輸入進行模糊化、模糊推理、反模糊得到64條模糊規(guī)則，算法仿真使用MATLAB實現(xiàn)，模糊推理作為神經網絡輸出的重要輔助判據(jù)；
　　 (3)采用神經網絡模型來進行數(shù)據(jù)模擬訓練，比較了模型中

3、兩種比較典型的BP和RBF網絡進行分析，對這兩種模型進行了數(shù)據(jù)訓練和測試比較。
　　 (4)利用基于經驗知識的模糊邏輯和靈活程度高、自學習能力強的神經網絡，對二者進行有機的融合，最大限度的發(fā)揮各自的特點和優(yōu)勢，在決策層提出了一種全新的判據(jù)，極大的提高了火災探測的準確性；
　　 (5)采用MATLAB和實用性非常強的VC聯(lián)合對該系統(tǒng)進行仿真實現(xiàn)，最終實現(xiàn)人機交互，直觀實用；
　　 (6)對設計的智能火災報警系統(tǒng)算法