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| 基于BN和ANN联合模型的舰船舱室火灾探测方法 | |
| 作者单位： | ;1.海军大连舰艇学院航海系 |
| 摘 要： | 针对平时或战时火灾传感器可能出现的故障或失效问题,基于贝叶斯网络(BN)的不确定性推理特性和神经网络(ANN)良好的非线性映射能力,提出基于二者联合模型的舱室火灾探测方法,分别在正常、添加随机噪声和传感器故障条件下对模型性能进行仿真测试。结果表明,联合模型具有较强的抗干扰能力,在设定的各种情况下均能正确地判断火灾状态,具有良好的探测准确度与响应速度,单次探测耗时仅为10 ms,可有效解决舰船舱室火灾探测过程信息不确定、不完整和实时性要求高的问题。切实增强舱室火灾的早期自动探测能力。 |
| 关 键 词： | 舱室火灾探测 贝叶斯网络 神经网络 联合模型 |
Ship compartment fire detection method based on joint BN and ANN model |
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