作者：赵亚琴 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2015年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2015020810 DOC编号：DOCJSJZ2015020819 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 火灾自动识别能够及时准确预报火情。在森林大空间的环境中，由于火灾信号具有非线性和不确定性，将采集的探测信号做简单的分析与比较，误报率比较高。如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点。为提高预测的准确性，针对传统的森林火情预测系统误报率高的缺点，提出一种基于模糊神经网络的火灾识别算法。首先，将模糊控制和神经网络以串联的方式结合，将采集的传感器信号进行处理后送入三层前馈BP网络进行处理，输出明火概率、阴燃火概率、无火概率，然后，将它们作为模糊控制系统的输入，模糊化后进行模糊推理，最后去模糊化得出火灾概率大小。并利用MATLAB工具箱对构建的算法模型进行仿真分析，仿真结果表明，本文的方法能够有效地融合多个火灾探测传感器的信号，快速而准确的判断出火情的大小，提高火灾识别的准确率，减少误报率。

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