[1]仲启树,张认成,杜建华.数据融合技术在火灾早期探测中的应用[J].华侨大学学报(自然科学版),2008,29(1):11-13.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2008.01.0011]
　ZHONG Qi-shu,ZHANG Ren-cheng,DU Jian-hua.Research of Earlier Fire Detection Based on Data Fusion Technology[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2008,29(1):11-13.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2008.01.0011]
点击复制

数据融合技术在火灾早期探测中的应用()
分享到：

《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第29卷
期数:
2008年第1期
页码:
11-13
栏目:
出版日期:
2008-01-20

文章信息/Info

Title:
Research of Earlier Fire Detection Based on Data Fusion Technology
文章编号:
1000-5013(2008)01-0011-03
作者:
仲启树; 张认成; 杜建华
华侨大学机电及自动化学院; 华侨大学机电及自动化学院 福建泉州362021; 福建泉州362021
Author(s):
ZHONG Qi-shu;  ZHANG Ren-cheng;  DU Jian-hua
College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
关键词:
红外光谱探测;  数据融合技术;  过程特征;  概率神经网络
Keywords:
infrared spectrum detection;  data fusion technique;  procedure characteristics;  probabilistic neural network
分类号:
TP274
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.2008.01.0011
文献标志码:
A
摘要:
提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.
Abstract:
In this paper,!a method of data fusion based on procedure characteristics technology for early fire detection is issued.The rising velocity of CO and CO2 and the rising acceleration of CO extracted by extrapolation method and least square method are regarded as information of feature level fusion.3-input and 3-output decision fusion of probabilistic neural network is built.58 main typical groups of fire data-samples are used to train the network.The simulation result shows that the convergence error is small than 10(-3) after 50 times training.This method can predict ignition and fire with high credibility and filter disturb signal effectively.

参考文献/References:

[1] 曾昭华, 苏志军, 高珊珊. 基于模糊神经网络的火灾探测算法的应用研究 [J]. 自动化技术与应用, 2004(9):7-9.doi:10.3969/j.issn.1003-7241.2004.09.003.
[2] 徐琼, 詹福如, 苏国锋. 火灾烟雾探测技术的发展与探讨 [J]. 火灾科学, 2002(2):113-118.doi:10.3969/j.issn.1004-5309.2002.02.011.
[3] 中国标准出版社第三编辑室. 消防标准汇编 [M]. 北京:中国标准出版社, 2002.405-430.
[4] 杜建华. 基于FIIR的早期火灾探测方法研究 [D]. 泉州:华侨大学, 2004.
[5] SUSAN L, ROSE P. Early warning fire detection system using a probabilistic neural network [J]. Fire Technology, 2003.147-171.

备注/Memo

备注/Memo:
福建省自然科学基金资助项目(D0610015); 华侨大学科研基金资助项目(06HZR09)
更新日期/Last Update: 2014-03-23