火灾气体辨识的人工神经网络方法研究

摘要：

为了解决火灾气体探测时,能有效地辨识火灾标示性气体的问题,提出一种人工神经网络的辨识方法.通过设计三层反向传播(BP)人工神经网络模型,使用自适应学习速率的BP算法,对所设计的火灾气体辨识BP网络进行训练,经过410次训练后,达到目标误差1×10-4,而且验证实验中的最大输出误差仅为0.090 7.表明:火灾气体辨识的人工神经网络方法能有效地识别"火灾"与"非火灾"状态.

关键词：火灾气体探测、人工神经网络、BP算法

所属期刊栏目：25

分类号：TP391;X913(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-10-16（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：675-678