本文關(guān)鍵詞：智能家居防火系統(tǒng)的算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟的快速發(fā)展，生活水平的提高，人們越來越重視家居生活的舒適性、安全性和智能性，智能家居也成為了未來家居的發(fā)展趨勢。家居防火系統(tǒng)是智能家居系統(tǒng)中的重要組成部分，特別是由于近年來家庭火災(zāi)顯著增加，因此研究家居防火系統(tǒng)就有著很實用的意義。智能家居防火系統(tǒng)最主要的任務(wù)就是能夠識別早期火災(zāi)，準確分清其他火情，并且通知中控系統(tǒng)或其他聯(lián)動系統(tǒng)，使人們的生命財產(chǎn)損失最小化。 本文在分析火災(zāi)特種特征的基礎(chǔ)上，摒棄傳統(tǒng)火災(zāi)探測系統(tǒng)使用單一信號探測的方法，選用火災(zāi)發(fā)生時的溫度變化，煙霧濃度變化以及CO濃度信號作為系統(tǒng)的輸入信號，采用多源信息融合技術(shù)提高探測的準確性和可靠性。 針對選用的探測信號，首先分別運用模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為處理算法進行系統(tǒng)設(shè)計，并且根據(jù)國內(nèi)外標準試驗火災(zāi)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進行仿真與分析，對比分析發(fā)現(xiàn)使用單獨的算法并不能取得理想結(jié)果，提出結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙方優(yōu)點的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，對比分析常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：RBF和BP算法，發(fā)現(xiàn)在相同樣本相同誤差情況下，RBF網(wǎng)絡(luò)收斂速度更快。 文中提出了一種結(jié)構(gòu)等價型的模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，采用六層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)模糊系統(tǒng)的模糊化和規(guī)則推理，并且在隱含層到輸出層之間的權(quán)值計算的時候，引入動量因子來加速收斂。仿真結(jié)果表明該算法比單獨使用模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法效果更好，穩(wěn)定性和準確性有顯著提升，誤報減少，而且能夠在火災(zāi)發(fā)生較早時期就產(chǎn)生響應(yīng)，大大減小居民損失。 文中將火災(zāi)探測系統(tǒng)分為兩部分設(shè)計，第一部分是模糊RBE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸出是三種火情的概率，第二部分是模糊推理系統(tǒng)，針對第一部分輸出陰燃火和明火火災(zāi)概率處于中間值0.5附近比較難判斷時，根據(jù)火災(zāi)信號特征，，引入了煙霧持續(xù)時間信號來進行模糊推理判決，使系統(tǒng)輸出的火災(zāi)概率更加準確，誤報率更低，仿真結(jié)果令人滿意，表明系統(tǒng)具有一定抗干擾能力。
【關(guān)鍵詞】：智能家居 家居防火 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TU855;TU892
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 智能家居防火系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 家庭火災(zāi)探測技術(shù)研究16-22
• 2.1 火災(zāi)特征分析16
• 2.2 火災(zāi)燃燒過程分析16-17
• 2.3 火災(zāi)探測器概述17-19
• 2.4 火災(zāi)探測算法概述19-22
• 第3章 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論22-42
• 3.1 多元信息融合技術(shù)概述22-26
• 3.1.1 多傳感器信息融合22-23
• 3.1.2 信息融合算法23-24
• 3.1.3 信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型24-26
• 3.2 模糊控制基礎(chǔ)理論26-32
• 3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論32-37
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-35
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類35-37
• 3.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-42
• 3.4.1 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合38-39
• 3.4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)39-40
• 3.4.3 典型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-42
• 第4章 基于 FLC 和 ANN 的算法設(shè)計42-60
• 4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計42-43
• 4.2 模糊控制在智能家居火災(zāi)探測系統(tǒng)中的應(yīng)用43-51
• 4.2.1 輸入輸出模糊化43
• 4.2.2 隸屬度函數(shù)選擇43-44
• 4.2.3 模糊規(guī)則建立44-46
• 4.2.4 去模糊化46
• 4.2.5 MATLAB 仿真46-51
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家居火災(zāi)探測系統(tǒng)中的應(yīng)用51-60
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型建立52-53
• 4.3.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)53-55
• 4.3.3 MATLAB 仿真55-60
• 第5章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計與仿真60-71
• 5.1 模糊 RBF 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型建立60-66
• 5.2 系統(tǒng)學(xué)習(xí)算法66-68
• 5.3 系統(tǒng)決策層設(shè)計與實現(xiàn)68
• 5.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真分析68-71
• 第6章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-77
• 個人簡歷77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：智能家居防火系統(tǒng)的算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：409233