作者：叶小婷,武莎莎 单位：北京长城航空测控技术研究所 出版：《测控技术》2015年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFIKJS2015080060 DOC编号：DOCIKJS2015080069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统火灾探测系统对火灾特征信号响应灵敏度均匀性差，而基于神经网络的智能处理方法又存在泛化能力差和过学习等问题。建立了一种基于支持向量回归机(SVR)模式识别方法与传感器阵列相结合火灾预警模型。SVR方法根据统计学习理论中结构风险最小化原则，将气体传感器、烟雾传感器和温度传感器组成的传感器阵列数据进行融合，将复杂的非线性问题转化成了高维平面内的线性问题，克服了传统方法和神经网络方法的缺陷。实验结果表明，使用支持向量回归机的火灾预警模型的预测精度优于神经网络方法，提高了火灾预警系统的可靠性和准确度。

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