作者：刘恺,赵先锋,包月青 单位：中国计算机自动测量与控制技术协会 出版：《计算机测量与控制》2018年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZCK2018080080 DOC编号：DOCJZCK2018080089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统单一信号的火灾检测方式存在误判问题，以及布线复杂并且性价比低的弱点，提出了基于STM32F和极限学习机火灾检测方法；该方法首先通过STM32F模块采集多个传感器的值(烟雾传感器，甲烷传感器，可燃气体传感器，一氧化碳传感器)，WLAN为载体进行数据发送，然后采用加权滤波对数据进行去噪处理，获得极限学习机的训练和测试样本库，模型训练结束后，以测试数据进行方法验证，并对验证结果进行评估；结果表明，该方法能够准确判断火灾类型，准确度达到90%以上；在火灾处理算法方面，极限学习机相对于BP神经网络、支持向量机和贝叶斯网络训练时间短，准确率高，具有较高的应用于推广价值。

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