[发明专利]一种应用于红外火焰识别的自组织TS型模糊网络建模方法有效
| 申请号： | 201811080145.1 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109272037B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 谢林柏;温子腾;谭勇;冯宏伟 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01J5/00 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 殷海霞;查杰 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种应用于红外火焰识别的自组织TS型模糊网络建模方法，包括如下步骤：(1)采集不同火焰、干扰源的时域信号数据，并对时域信号数据进行预处理，得到频域信号数据；(2)对波形的时域、频域信号数据进行特征信息的提取，获得火焰的特征向量，组成样本集；(3)将样本集划分为训练集、验证集和测试集；(4)搭建TS‑RBF模糊神经网络；(5)设定TS‑RBF模糊神经网络参数初始值，利用训练集的样本对TS‑RBF模糊神经网络进行训练，进行结构、参数学习；(6)利用验证集对训练好的TS‑RBF模糊神经网络进行验证及模型选择；(7)将测试集输入训练好的TS‑RBF模糊神经网络中，其结果作为对模型的最终评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 红外 火焰 识别 组织 ts 模糊 网络 建模 方法 | ||
【主权项】：
1.一种应用于红外火焰识别的自组织TS型模糊网络建模方法,其特征在于，包括如下步骤：(1)采集不同火焰、干扰源的时域信号数据，并对时域信号数据进行预处理，得到频域信号数据；(2)对波形的时域、频域信号数据进行特征信息的提取，获得火焰的特征向量，组成样本集；(3)将样本集划分为训练集、验证集和测试集；(4)搭建TS‑RBF模糊神经网络；(5)设定TS‑RBF模糊神经网络参数初始值，利用训练集的样本对TS‑RBF模糊神经网络进行训练，进行结构、参数学习；(6)利用验证集对训练好的TS‑RBF模糊神经网络进行验证及模型选择；(7)将测试集输入训练好的TS‑RBF模糊神经网络中，其结果作为对模型的最终评价。
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