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1、該文根據(jù)火災(zāi)探測(cè)的特點(diǎn),針對(duì)于火災(zāi)探測(cè)復(fù)雜的、非線性結(jié)構(gòu)的對(duì)象,提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于火災(zāi)探測(cè)中,以降低火災(zāi)探測(cè)的誤報(bào)率、提高準(zhǔn)確性的思想.該文首先闡述了模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)探測(cè)中的應(yīng)用依據(jù),并對(duì)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和原理等進(jìn)行綜述.該文采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于火災(zāi)探測(cè)中不僅能將模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿人思維的功能與處理非線性結(jié)構(gòu)的共同特點(diǎn)發(fā)揮出來(lái),而且還能各取所長(zhǎng),共生互補(bǔ).應(yīng)用多層前饋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造模糊變量隸屬函數(shù)和模
2、糊推理控制模型,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再表現(xiàn)為黑箱式映射,其所有節(jié)點(diǎn)和參數(shù)都具有模糊系統(tǒng)等價(jià)意義.將模糊規(guī)則與隸屬度函數(shù)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出來(lái),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)特性實(shí)現(xiàn)隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則的自動(dòng)提取,可優(yōu)化調(diào)整隸屬函數(shù),并且模糊系統(tǒng)也彌補(bǔ)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算速度較慢的缺點(diǎn),因此將其用于火災(zāi)探測(cè)會(huì)具有較低的誤報(bào)率、較高的可靠性和較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力.同時(shí)該文提出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于火災(zāi)探測(cè)中的模型結(jié)構(gòu),詳細(xì)介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)過(guò)程與算法.并對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)
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