河北工业大学成人教育学院学报

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1、第21卷第2期河北工业大学成人教育学院学报Vol.21No.22006年6月JournalofAdultEducationSchoolofHebeiUniversityofTechnologyJun.2005人工神经网络在火灾探测中的应用夏太武‘’，彭京华2(1，湖南邵阳学院信息与电气工程系邵阳422000;2.湖南长沙高新区湘华科技信息公司长沙4100011)摘要:火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足，提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统，即采用黄金分割优选法时网络隐含层节点数进行优选，采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验

2、结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点，且探测效率良好。关键词:火灾探测;人工神经网络;黄金分割法;LM算法中图分类号:G724文献标识码:A文章编号:1008-911x(2006)02-0028-05TheApplicationofArtificialNeuralNetworksinFireDetectionXIATai-wu'，PENGDing-hua2《1.DepartmentofInformationandElectricalEngineering,ShaoyangUniversity,Shaoyang422400,China;2.XianghuaScientifica

3、ndTechnolo梦calInformationLtd.ofChangshaIII一TechZone,Changsha410001，China)Abstract:Thedetectionoffireiscomplexandsignificantinitsearlyage.Inthispaper,tosolvetheproblemsofhistoricfiredetection，anewmethodforfiredetectionbasedonArtificialNeuralNet-works(ANN)ispresented，whichincludesthemethodofgoldensec

4、tionappliedontheoptimizationofthehiddenlayernodesandthebetterLMalgorithmcomparedtoBPalgorithm.Theresultsofcom-putersimulationshowsthatthissystempossessesthemeritsofhighprecisioninsamplefittingandcalculationspeed，itisanefficientmethodinfiredetection.Keywords:Firedetection;Artificialneuralnetworks;Go

5、ldenSection;LMAlgorithm1问题的提出随着城市中建筑特别是高层建筑的日益密集，日益增长的火灾损失使人们认识到早期准确探测火灾的重要性。传统的开关量式火灾传感器由于不能充分提取火灾信息而正逐渐被模拟量式火灾传感器所替代。但目前一般采用的信号处理方法只是简单门限判决，仍然存在误报警率高、探测灵敏度低等难以克服的缺陷，因此限制了其推广使用。由于火灾报警事关重大，提高探测可靠性和减少误报警率是消防界一直关心的问题。收稿日期:2006-02一13*作者介绍:夏太武(1969一)，男，湖南邵阳学院信息与电气工程系讲师，主要从事人工智能与软计算的教学和科研工作。第z期夏太武等人工神经网

6、络在火灾探测中的应用目前，人工神经网络(ANN)广泛应用于各个领域〔1,2]，如信号处理、模式识别和自动控制等。火灾自动探测从广义上来说也是一种模式识别问题，是通过对火灾现象及机理的分析，描述达到对火灾的判断和识别。为此，本文提出了一种基于人工神经网络的火灾自动探测系统，主要工作如下:(1)神经网络隐含层节点数的优选。采用黄金分割优选法寻找理想的隐含层节点数，其搜索效率高、节省成本，并使整个神经网络的结构设计得到全面优化。(2)学习算法的简化。在神经网络学习训练中，采用优于BP算法的LM算法，其收敛速度快、拟合精度高，识别效果好。2方法原理与系统设计2.1基于黄金分割的隐含层节点数的优化算法

7、隐含层节点数L的最优选取是神经网络结构设计中最为重要的一个环节〔’]。由于隐含层的节点数与网络的逼近精度和泛化能力息息相关，因此我们在充分考虑其逼近精度的同时，尽量使其泛化能力较强，可以采用黄金分割优选法来确定合适的L值。设3层前向神经网络输人层和输出层的节点数分别为M和N，理想的隐含层节点数L一般在如下范围内选取川:M+Na=-2<_L<_(M+N)+10=b(1)基于黄金分割优选法的具体算法步骤如下。(1