作者：谢田华,杨祖耀,迟卫 单位：中国舰船研究院;中国船舶信息中心 出版：《舰船科学技术》2015年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCKX2015070230 DOC编号：DOCJCKX2015070239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对平时或战时火灾传感器可能出现的故障或失效问题，基于贝叶斯网络(BN)的不确定性推理特性和神经网络(ANN)良好的非线性映射能力，提出基于二者联合模型的舱室火灾探测方法，分别在正常、添加随机噪声和传感器故障条件下对模型性能进行仿真测试。结果表明，联合模型具有较强的抗干扰能力，在设定的各种情况下均能正确地判断火灾状态，具有良好的探测准确度与响应速度，单次探测耗时仅为10 ms，可有效解决舰船舱室火灾探测过程信息不确定、不完整和实时性要求高的问题。切实增强舱室火灾的早期自动探测能力。

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