本文關鍵詞： 火災自動報警系統(tǒng) 性能評價 主成分分析法 概率神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《消防科學與技術》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：構建了火災報警系統(tǒng)設計性能評價指標體系,包括7個一級評價指標和21個二級評價指標。運用主成分分析法(PCA)對二級評價指標進行壓縮提取,作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)的輸入,建立系統(tǒng)設計性能評價模型。PNN在用于模式分類時,可以得到貝葉斯最優(yōu)結果,提高了評價體系的精確度。通過具體案例,說明采用PCA和PNN結合對火災報警系統(tǒng)進行設計性能評價,可以提高模型準確性。
[Abstract]:The design performance evaluation index system of fire alarm system was constructed, including 7 first-grade evaluation indexes and 21 second-level evaluation indexes. The secondary evaluation indexes were extracted by principal component analysis (PCAA). As the input of probabilistic neural network (PNNN), the system design performance evaluation model. PNN can get Bayesian optimal results when it is used in pattern classification. The accuracy of the evaluation system is improved, and the accuracy of the model can be improved by using the combination of PCA and PNN to evaluate the design performance of the fire alarm system.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學安全工程學院;東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(11000601-123-17,61473069)
【分類號】：X924.4;TU892
【正文快照】： 火災自動報警系統(tǒng)綜合性能主要包括設計性能、產(chǎn)品性能和運行性能三個方面。設計性能評價是對大型復雜火災自動報警系統(tǒng)設計方案進行論證,判斷滿足系統(tǒng)設計目標的程度。隨著建筑功能及應用材料日趨復雜化所帶來的火災多樣性,以及火災自動報警產(chǎn)品的多樣化所帶來的系統(tǒng)設計靈活

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