基于PCA和PNN的火灾自动报警系统设计性能评价

摘要：

构建了火灾报警系统设计性能评价指标体系,包括7个一级评价指标和21个二级评价指标.运用主成分分析法(PCA)对二级评价指标进行压缩提取,作为概率神经网络(PNN)的输入,建立系统设计性能评价模型.PNN在用于模式分类时,可以得到贝叶斯最优结果,提高了评价体系的精确度.通过具体案例,说明采用PCA和PNN结合对火灾报警系统进行设计性能评价,可以提高模型准确性.

关键词：火灾自动报警系统、性能评价、主成分分析法、概率神经网络

分类号：X924.4;X913.4;TP277.1(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：国家自然科学基金项目11000601-123-17,61473069

在线出版日期：2016-04-25（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：380-383