基于PCA和PNN的火灾自动报警系统设计性能评价

曲娜; 蓝真亮; 刘金海

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基于PCA和PNN的火灾自动报警系统设计性能评价

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构建了火灾报警系统设计性能评价指标体系,包括7个一级评价指标和21个二级评价指标.运用主成分分析法(PCA)对二级评价指标进行压缩提取,作为概率神经网络(PNN)的输入,建立系统设计性能评价模型.PNN在用于模式分类时,可以得到贝叶斯最优结果,提高了评价体系的精确度.通过具体案例,说明采用PCA和PNN结合对火灾报警系统进行设计性能评价,可以提高模型准确性.

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来源
《消防科学与技术》 |2016年第3期|380-383|共4页
作者
曲娜; 蓝真亮; 刘金海;
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作者单位

沈阳航空航天大学安全工程学院,辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学安全工程学院,辽宁沈阳110136;

东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全控制技术;安全系统工程;
关键词
火灾自动报警系统; 性能评价; 主成分分析法; 概率神经网络;

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