基于径向基函数神经网络的矿井智能火灾探测方法
程彩霞1
孙富春2
周心权1
1.中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京,1000832.清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
摘要：为了提高矿井火灾探测器对环境的适应力和抗干扰能力,采用逼近能力、分类能力和学习速度等方面优于BP网络的径向基函数神经网络,在MATLAB环境下构建火灾探测仿真模型,以温度、烟雾浓度、CO气体浓度作为输入,进行多信息数据融合,达到矿井火灾探测目的.仿真结果表明,该方法对明火、阴燃火和无火概率的识别误差均小于5%,可大幅降低火灾报警的漏报和误报率.模糊系统和神经网络相结合的手段,能有效监测矿井火灾的产生,对于智能火灾报警系统研究具有参考价值.
关键词：径向基函数神经网络MATLAB智能火灾探测
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：自主课题资助项目(SKLCRSM08B12)国家科技支撑计划(2007BAK22B04)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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