[发明专利]基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统有效
| 申请号： | 201310276272.X | 申请日： | 2013-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN103325205A | 公开（公告）日： | 2013-09-25 |
| 发明（设计）人： | 黄敏;李静;朱启兵;徐志鹏;许立兵;杨宝;赵鑫 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G08B17/00 | 分类号： | G08B17/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所 32104 | 代理人： | 曹祖良 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统，其包括如下步骤：a.建立室内火灾发生概率预估模型，所述建立的室内火灾发生概率预估模型位于上位机内；b.在室内设置所需的监控节点，所述监控节点实时采集室内环境参数，并将所述采集的室内环境参数传输到上位机内；c.上位机将接收的室内环境参数输入室内火灾发生概率预估模型内，以获得当前室内环境时对应的火灾概率值；d.当上位机通过室内火灾发生概率预估模型得到对应的室内环境判断为明火或阴燃火时，上位机向监控节点传输报警信息，以通过监控节点进行报警提示。本发明能够及时发现室内火灾隐患，实时性好，可靠性高，稳定性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 径向 神经网络 室内 火灾 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于径向基神经网络的室内火灾预测方法，其特征是，所述室内火灾预测方法包括如下步骤：（a）、建立室内火灾发生概率预估模型，所述建立的室内火灾发生概率预估模型位于上位机（1）内；（b）、在室内设置所需的监控节点（4），所述监控节点（4）实时采集室内环境参数，并将所述采集的室内环境参数传输到上位机（1）内；（c）、上位机（1）将接收的室内环境参数输入室内火灾发生概率预估模型内，以获得当前室内环境时对应的火灾概率值；（d）、当上位机（1）通过室内火灾发生概率预估模型得到对应的室内环境判断为明火或阴燃火时，上位机（1）向监控节点（4）传输报警信息，以通过监控节点（4）进行报警提示。
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