作者：刘恺,赵先锋,包月青 单位：浙江工业大学 出版：《浙江工业大学学报》2019年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZJGD2019010140 DOC编号：DOCZJGD2019010149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 目前火灾检测只是单一判断火灾是否发生，无法为火灾扑救提供更多参考。提出一种基于燃烧状态信息的火灾燃烧物种类识别方法。该方法采用STM32F搭建数据采集平台，离线阶段采集燃烧物在不同时刻的燃烧状态，建立样本库。在线阶段利用具有良好非线性映射能力和建模速度快的极限学习算法，对采集到的燃烧物状态数据进行识别。实验结果表明该方法能有效地判断出火灾燃烧物的种类，准确度达到90%以上。相对于BP神经网络和贝叶斯网络方法，该方法具有训练时间短、准确率高的优点。

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