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中国安全科学学报

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虚拟仪器技术在神经网络火灾识别模型中的应用研究

张嘉琪,刘阳,王晓丽,郑嗣华,赵晖   

  1. 天津理工大学环境科学与安全工程学院,天津,300384
  • 出版日期:2011-11-20 发布日期:2011-11-25
  • 基金资助:
    天津理工大学教学基金(YB10-05)

Application of Virtual Instrument Technology in Neural-network-based Fire Identification Model

  • Online:2011-11-20 Published:2011-11-25

摘要: 为降低火灾自动报警系统的误报、漏报率,基于BP神经网络算法,用LabVIEW虚拟仪器开发了一套智能火灾识别模型.在火灾探测区域内合理布置若干感温探测器,在火灾识别模型中,将探测到的温度场参数作为BP神经网络的输入,火灾发生与否作为输出,并对影响BP神经网络的各项参数和该模型的运行结果进行测试研究.仿真试验结果表明:选取42组训练样本,当网络训练到4 000次左右时,最大相对误差值达到目标值0.1,其中大部分相对误差值达到0.05以下,网络的实际输出值非常逼近样本的理想输出值;实际火灾试验表明:该火灾识别模型能够探测火灾的发生.

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