【摘 要】
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为进一步拓宽神经网络算法在火灾探测领域的应用,利用以阴燃火、明火和无火发生概率作为输出结果的国家标准火实验数据,在MATLAB平台上训练了一个多层BP神经网络,此网络对于测试集样本拟合的决定性系数均达到了0.95以上.以AT89C52为主控芯片,在Proteus中设计出了一种能满足火灾探测目的的仿真电路图.通过将训练好的BP神经网络参数导入到神经网络的仿真公式中,设计了能够驱使电路动作的软件程序,并且最终实现了火灾探测系统的电路仿真测试.
【机 构】
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东北大学 资源与土木工程学院,辽宁 沈阳 110819;安徽理工大学 安全科学与工程学院,安徽 淮南 232001
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为进一步拓宽神经网络算法在火灾探测领域的应用,利用以阴燃火、明火和无火发生概率作为输出结果的国家标准火实验数据,在MATLAB平台上训练了一个多层BP神经网络,此网络对于测试集样本拟合的决定性系数均达到了0.95以上.以AT89C52为主控芯片,在Proteus中设计出了一种能满足火灾探测目的的仿真电路图.通过将训练好的BP神经网络参数导入到神经网络的仿真公式中,设计了能够驱使电路动作的软件程序,并且最终实现了火灾探测系统的电路仿真测试.
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