人工智能-对一种基于模糊神经网络的集散型智能火灾报警控制系统的研究.pdf

人工智能-多小波模糊神经网络盲均衡算法.pdf

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模糊神经网络概念，方法，算法介绍，供初学者认识模糊神经网络。

应用模糊神经网络算法，实现江水水质的评价.内含测试数据，预测作图

系统讲述了自适应模糊神经网络系统原理及加热炉炉温控制技术

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现实中，许多事物难以给出确切的概念。例如，老年人，青年人的概念，气温高，气温低的概念，都没有一个明确的分界线。若以一集合表示老年人的集合，一个50岁的人与一个70岁的人相比，70岁的人比50岁的人更属于老年人的集合。这样，对每个人是否属于老年人集合有一个程度问题，称为相对于集合的隶属度，我们用描述隶属度的隶属函数来表示这样一个不同于经典集合论意义下的集合-----模糊集。

随着经济建设和城市的迅速发展，工业与民用建筑日趋增多，为了保护人民财产和生命的安全，消防监控已经成为现代楼宇设计中不可缺少的组成部分。 任何燃烧或火灾，在其初始发展阶段，都将伴随烟雾、热量和火焰的产生，烟、热、光是物质燃烧的三大特征。火灾早期预报的重要手段，就是通过安装在现场的各类火灾探测器对火灾产生的烟、热、光等参量做出有效的响应，即应用相应的敏感元件，将表征火灾参数的物理量转化为电信号，通过电子线路将其放大、变换、传输、处理，发出报警信号，并以特定的音箱和闪光报警信号引起人们的警觉，呼唤工作人员采取必要的灭火措施，有效地制止火灾的发生。目前使用的火灾报警探测器多数采取单传感器对火灾的某一特性进行监测(如气体温度、烟雾浓度等),系统灵敏度完全依赖传感器的灵敏度。实际应用中经常会因为受到环境的干扰而采集到错误信息,这就导致了漏检、误报情况的出现。 基于模糊神经网络的火灾报警系统充分利用模糊系统推理能力强和神经网络学习适应能力强的优点,提高传感器的灵敏度和整个系统的韧性,大大降低火灾的漏报率和误报率,提高了火灾报警系统的可信度和可靠度。火灾监控系统一般由火灾探测器、区域报警器和集中报警器组成。也可以根据工程的要求与各种灭火设施和通信装置联动，形成中心控制系统，由火灾自动报警、自动灭火、安全疏散诱导、系统过程显示、消防档案管理等组成一个完整的消防控制系统。