论文部分内容阅读
提出了一种基于模糊免疫网络算法对火焰数字图像进行分类的研究方法。该算法由2部分构成：免疫网络算法与模糊聚类算法。模糊免疫网络算法是非监督学习算法，它不需要了解类别的先验知识，能够随着燃烧状况的变化实现动态聚类，同时该算法克服了传统模糊聚类算法须事先确定聚类数的缺陷。利用现场所获得的火焰图像，运用数字图像处理技术提取其特征量，对其进行分类研究，通过观察火焰图像类别的变化来判断燃烧状态是否发生变化。试验结果证明了该方法能有效地判断燃烧状态的改变。