基于人工神经网络的消防服热防护性能检测数据预测

摘要：

论文提出运用径向基函数(RBF)神经网络算法,对消防服热防护性能(TPP)检测系统的测试数据进行智能预测.经过数字仿真实验,基本实现以较高精度预测二度烧伤时刻,验证了这种算法对系统的热通量变化进行预测是可行的,为进一步开展消防服整体热防护性能的研究奠定了技术基础.

关键词：消防服、热防护性能检测、径向基函数神经网络、二度烧伤、预测

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金70531020

在线出版日期：2009-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-16,61