本文關(guān)鍵詞：MOLS-SVM在艦船火災(zāi)探測中的應(yīng)用

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【摘要】：采用多輸出最小二乘支持向量機(jī)(MOLS-SVM)方法,基于艦船火災(zāi)初期CO含量、煙霧濃度和溫度變化等特征,對艦船無火、陰燃火、明火的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果顯示,采用MOLS-SVM方法能及時(shí)、準(zhǔn)確地對三種不同類型火災(zāi)的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測,精度較高,且MOLS-SVM是一種智能算法,能提高探測的智能化水平。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 火災(zāi)探測 支持向量機(jī) 艦船火災(zāi)
【分類號】：U674.70;U698.4
【正文快照】： 艦船火災(zāi)事故的多發(fā)性和后果的嚴(yán)重性,使得艦船火災(zāi)的探測越來越受到關(guān)注,世界各國都在積極研究艦船火災(zāi)的探測方法,以期能夠獲取更合理的措施來減少火災(zāi)事故的發(fā)生。支持向量機(jī)能較好地處理小樣本、非線性、高維數(shù)等問題,并能有效避免陷入局部極小值。同 時(shí),基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理

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