發(fā)布時間：2017-10-05 13:22

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能家居信息融合的火災(zāi)信息探測算法研究

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步,人們生活水平的不斷提高,家居生活智能化已經(jīng)成為一種趨勢。舒適性不再是家居生活的唯一的標(biāo)準(zhǔn),安全性、智能型越來越受到人們的重視。而現(xiàn)代家居火災(zāi)發(fā)生的頻率和規(guī)模越來越大,造成生命財產(chǎn)的極大損失,所以研究智能家居防火系統(tǒng)有著重要且實用的意義。智能家居的火災(zāi)探測系統(tǒng)的首要工作在于能夠盡早的識別出火災(zāi),通過中控系統(tǒng)或其他聯(lián)動系統(tǒng),將損失降至最低。本文首先研究了火災(zāi)信號的復(fù)雜性、非線性結(jié)構(gòu)等特點,然后研究模糊理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)理論,分別設(shè)計出基于模糊系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)探測模型,并利用Matlab進行仿真實驗,分析得出,單純的依靠某一種算法處理并不能得到期望的效果。進一步提出將模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,進行優(yōu)勢互補,設(shè)計出一個擁有6層結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這個模糊神經(jīng)系統(tǒng)當(dāng)中,整個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模糊推理部分由原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是通過誤差反向傳播法,得到適合火災(zāi)探測環(huán)境的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值;訓(xùn)練得到修改后的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則,作為進一步的推理使用。當(dāng)傳入測試樣本時,按照訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)系統(tǒng)進行探測分析,能夠得出火災(zāi)發(fā)生的概率。進一步的引入煙霧的持續(xù)時間,在陰燃火和明火難以判別時能夠作進一步的判斷,并且能夠有效的提高抗干擾,在火災(zāi)探測時能夠作出更為準(zhǔn)確的判斷。仿真結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠得到理想的效果,證明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于火災(zāi)探測中是合理的,能夠準(zhǔn)確預(yù)報,減少誤報,有效的提高了火災(zāi)探測的穩(wěn)定性和可靠性,并擁有一定的抗干擾能力。
【關(guān)鍵詞】：火災(zāi)探測 模糊邏輯 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：云南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TU855
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-11
• 第一節(jié) 智能家居防火系統(tǒng)的研究背景與意義8-9
• 第二節(jié) 防火系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀9-10
• 第三節(jié) 本文的主要研究內(nèi)容10-11
• 第二章 火災(zāi)探測原理及相關(guān)技術(shù)11-18
• 第一節(jié) 火災(zāi)燃燒過程分析11-13
• 第二節(jié) 火災(zāi)探測器原理概述13-15
• 第三節(jié) 火災(zāi)探測算法概述15-18
• 第三章 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)18-40
• 第一節(jié) 多傳感器信息融合技術(shù)18-23
• 一、信息融合技術(shù)的層次19-20
• 二、信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)20-22
• 三、信息融合技術(shù)在火災(zāi)探測中的運用22-23
• 第二節(jié) 模糊控制23-29
• 一、模糊控制簡介23-25
• 二、典型的模糊控制系統(tǒng)25-29
• 第三節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)29-34
• 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-32
• 二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類32-34
• 第四節(jié) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-40
• 一、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合34-36
• 二、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)36-38
• 三、典型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-40
• 第四章 基于模糊控制系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的算法設(shè)計40-57
• 第一節(jié) 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計40-41
• 第二節(jié) 模糊控制在智能家居火災(zāi)探測當(dāng)中的應(yīng)用41-49
• 一、輸入輸出模糊化41
• 二、隸屬度函數(shù)的選擇41-42
• 三、模糊規(guī)則的建立42-44
• 四、去模糊化44
• 五、Matlab仿真44-49
• 第三節(jié) 智能家居火災(zāi)探測中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用49-57
• 一、網(wǎng)絡(luò)模型的建立49-51
• 二、RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法51-53
• 三、Matlab仿真53-57
• 第五章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)探測系統(tǒng)當(dāng)中的運用57-82
• 第一節(jié) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型的建立57-62
• 第二節(jié) 學(xué)習(xí)算法62-73
• 一、輸出層權(quán)系數(shù)ktw的調(diào)整63
• 二、隱層當(dāng)中的節(jié)點權(quán)系數(shù)ij?的調(diào)整63-68
• 三、隱層節(jié)點權(quán)系數(shù)ijc的調(diào)整68-71
• 四、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的具體過程71-73
• 第三節(jié) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練73-82
• 結(jié)論與展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 致謝87-88
• 本人在讀期間完成的研究成果88

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