【摘 要】
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经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题，而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型，针对K-均值算法易陷入局部最优的问题，利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程，利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则，并通过火灾烟气试验，对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层
【基金项目】
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海军装备预先技术研究基金项目（20200091）；
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经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题，而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型，针对K-均值算法易陷入局部最优的问题，利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程，利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则，并通过火灾烟气试验，对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层高度值，以验证K-均值算法的有效性。结果表明：在烟气层温度数据梯度较小的位置，K-均值算法与积分比值法结果具有较好的一致性，而在烟气层温度数据梯度较大的位置两者的差异较为明显；K-均值算法所自动解算出的各纵向区间烟气层高度值具有均一性，能够更加突出表征烟气层高度的纵向区间分布特征。
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