基于数据融合的可燃气体燃爆状态监测系统

作     者：韩晓云 陈向东 HAN Xiao-yun;CHEN Xiang-dong

作者机构：西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(61731016) 四川省科技支撑项目(2016JZ0028) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2019年第27卷第8期

页      码：6-10页

摘      要：可燃气体燃爆过程通常伴随多种气体浓度的变化,因此其燃爆状态的判断较为复杂,文中使用DBN通过非监督学习方法提取数据的特征值,同时降低特征的维度;BP神经网络接收RBM的输出数据,通过监督学习方法进行气体燃爆状态判断。实测结果表明,该系统具有较高的分类判断准确率。

主 题 词：神经网络 RBM DBN 可燃气体 燃爆 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0838[0838] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-6236.2019.08.002

馆 藏 号：203632219...