為了提高對(duì)火災(zāi)的監(jiān)控,提高火災(zāi)警報(bào)系統(tǒng)的靈敏性與可靠性,本文將溫度傳感器、煙霧傳感器、一氧化碳傳感器、二氧化碳傳感器和氧氣傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換,作為SVM算法的輸入,利用SVM算法的分類泛化能力對(duì)火災(zāi)進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別,最后求得最佳性能的探測(cè)器類型的組合。在國內(nèi)尚未對(duì)各類常用傳感器的組合進(jìn)行評(píng)估的情況下,本文全面而精準(zhǔn)地測(cè)算了上述五類傳感器各種組合在實(shí)驗(yàn)中的優(yōu)劣,并且得出在精確度足夠高的情況下,成本最低最具性價(jià)比的傳感器組合為:溫度傳感器、煙霧傳感器和一氧化碳傳感器。 

【文章來源】：智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2020,10(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

基于SVM的火災(zāi)警報(bào)系統(tǒng)

給定一個(gè)線性可分的n點(diǎn)測(cè)試集{(x1,y1)，…，(xn,yn)}，其中xi∈Rn表示樣本點(diǎn)，yi∈{-1,1}表示樣本點(diǎn)xi所屬的類別。SVM的二分類過程相當(dāng)于求解一個(gè)最大間隔超平面，使得屬于yi=-1和yi=1的點(diǎn)集盡量分布在該最大間隔超平面兩側(cè)，并且使得該平面與最近的樣本點(diǎn)之間的距離最大化。最大間隔超平面示意圖如圖2所示。定義一個(gè)超平面wx+b=0，其中w是一個(gè)n維的參數(shù)向量，該超平面在二維空間中將退化成一條直線。令f(x)=wx+b，顯然f(x)=0是超平面上的點(diǎn)，不妨設(shè)f(x)>0,f(x)<0分別表示x和y=1、及y=-1所屬的類別，然后通過求解最優(yōu)化問題得到最大間隔超平面。此時(shí)會(huì)用到如下數(shù)學(xué)公式:

溫度、煙霧、CO濃度組合下的訓(xùn)練集及測(cè)試集的AUC值如圖3所示。訓(xùn)練集AUC值為0.978 4，測(cè)試集AUC值為1，表明SVM算法在溫度、煙霧、CO濃度三種傳感器組合下能夠很好地對(duì)火災(zāi)的情況進(jìn)行精確的分類，具有非常高的真實(shí)性。進(jìn)而得到，正確率前三的組合及其測(cè)試集混淆矩陣見表2，其他不同組合下的SVM預(yù)測(cè)正確率見表3。從試驗(yàn)結(jié)果分析，溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度的組合與溫度、煙霧、CO濃度的組合正確率最高，測(cè)試組所有的樣本全部成功預(yù)測(cè)，獲得所有組合中的最佳性能。溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度及O2濃度的組合正確率為96%，可能因?yàn)?種氣體濃度的測(cè)量造成了數(shù)據(jù)上的冗余，在無火情狀態(tài)與陰燃狀態(tài)之間的分類情況稍有誤差。表2～表3中各類別組合中O2濃度的效果也表現(xiàn)得較為良好，可能是源于實(shí)驗(yàn)的地點(diǎn)位于室內(nèi)，最后煙霧、CO濃度、CO2濃度的組合正確率最低。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3352809