BP神经网络和D-S证据理论在火灾报警中的应用

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中文摘要：BP神经网络和D-S证据理论是数据融合领域的两种方法,应用较广.而D-S证据理论的基本概率赋值(BPA)一般来源于专家知识,主观性较大,因此将BP神经网络的输出作为D-S证据理论的BPA,既发挥了BP神经网络自学习和泛化的能力,也发挥了D-S证据理论处理不确定信息的能力.本文研究了二者结合在火灾报警中的应用.通过对实际情况的仿真发现,系统提高了对火灾的辨别能力,达到预期的效果.

作者：

董寅、刘恺

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作者单位：

浙江工业大学信息学院,浙江杭州 310023

浙江工业大学信息与光纤通信研究所,浙江杭州 310023

关键词：

BP神经网络 D-S证据理论火灾报警

出版年：

2017

科技展望

宁夏科技信息研究所

科技展望

ISSN：1672-8289

年,卷(期)：2017.27(10)

参考文献量4