火灾气体辨识的人工神经网络方法研究

摘要

为了解决火灾气体探测时,能有效地辨识火灾标示性气体的问题,提出一种人工神经网络的辨识方法.通过设计三层反向传播(BP)人工神经网络模型,使用自适应学习速率的BP算法,对所设计的火灾气体辨识BP网络进行训练,经过410次训练后,达到目标误差1×10-4,而且验证实验中的最大输出误差仅为0.090 7.表明:火灾气体辨识的人工神经网络方法能有效地识别"火灾"与"非火灾"状态.