基于模糊神经网络在智能家居信息融合的火灾信息探测算法研究.pdf

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5、防火系统有着重要且实用的意义。智能家居的火灾探测系统的首要工作在于能够尽早的识别出火灾，通过中控系统或其他联动系统，将损失降至最低。本文首先研究了火灾信号的复杂性、非线性结构等特点，然后研究模糊理论和RBF神经网络等相关理论，分别设计出基于模糊系统和RBF神经网络的火灾探测模型，并利用Matlab进行仿真实验，分析得出，单纯的依靠某一种算法处理并不能得到期望的效果。进一步提出将模糊系统和神经网络相结合，进行优势互补，设计出一个拥有6层结构的模糊神经网络。在这个模糊神经系统当中，整个模糊神经网络系统的模糊推理部分由原神经网络来完成；神经

6、网络的训练是通过误差反向传播法，得到适合火灾探测环境的神经网络的权值；训练得到修改后的隶属度函数和模糊规则，作为进一步的推理使用。当传入测试样本时，按照训练好的模糊神经系统进行探测分析，能够得出火灾发生的概率。进一步的引入烟雾的持续时间，在阴燃火和明火难以判别时能够作进一步的判断，并且能够有效的提高抗干扰，在火灾探测时能够作出更为准确的判断。仿真结果表明模糊神经网络能够得到理想的效果，证明模糊神经网络应用于火灾探测中是合理的，能够准确预报，减少误报，有效的提高了火灾探测的稳定性和可靠性，并拥有一定的抗干扰能力。关键词：火灾探测；模糊逻

7、辑；神经网络；模糊神经网络2AbstractWiththeprogressofscienceandtechnology,continuousimprovementofpeople'slivingstandards,intelligenthomelifehasbecomeatrend.Comfortisnolongertheonlystandardhomelife,security,intelligencemoreandmorepeople'sattention.Thefrequencyandscaleofmodernhomefires

8、isgrowing,causinggreatlossoflifeandproperty,thestudyofintelligenthomefireprotectionsystemhasveryimportantandpr