【摘 要】
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为解决传统火灾报警系统在应对地铁火灾报警时存在的即时性差、灵敏度及智能化水平低等问题,基于Fuzzy ARTMAP网络,结合Yu范数相似度准则与软竞争学习机制,提出1种软竞争学习
【机 构】
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武汉理工大学安全科学与应急管理学院,武汉理工大学光纤传感技术国家工程实验室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2018YFC0807000),中国博士后科学基金项目(2018M632937),中央高校基本科研业务费项目(2019IVA075,2019III168CG)
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为解决传统火灾报警系统在应对地铁火灾报警时存在的即时性差、灵敏度及智能化水平低等问题,基于Fuzzy ARTMAP网络,结合Yu范数相似度准则与软竞争学习机制,提出1种软竞争学习Fuzzy ARTMAP算法,弥补传统Fuzzy ARTMAP网络胜者为王规则导致的区域重叠而产生误判的不足;结合地铁光纤光栅传感网络数据,将该算法应用于地铁火灾识别。结果表明:与传统的Fuzzy ARTMAP相比,该算法可快速有效地识别地铁火灾趋势,为地铁火灾识别系统研究提供理论支持。
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