基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统
基于神经网络的地震预警技术研究
基于神经网络的地震预警技术研究地震是一种严重的自然灾害，长期以来，人们一直致力于提高地震预警的准确率和时间。
通过数十年的研究和实践，基于神经网络的地震预警技术已逐渐成熟，成为了一种具有发展前景的技术。
这篇文章将对基于神经网络的地震预警技术进行深入探讨，包括其原理、应用、优势和未来发展等方面。
一、神经网络在地震预警中的原理神经网络是一种非线性函数映射关系的数学模型，它模拟生物神经系统中神经元的工作原理。
通过各种参数和方法的学习，神经网络可以实现对数据的分类和预测，即在给定输入数据的基础上，将其经过训练得到的权值系数和偏置值传递到输出层，从而得到相应的输出结果。
这种基于学习和体验的方法在地震预警中具有很高的应用价值。
在地震预警中，神经网络被应用于震源定位、震级估计、震源深度确定以及地震前兆特征提取等各个环节。
具体来说，利用神经网络模型和大量的地震监测数据，可以自动提取地震前兆的特征并进行预测，进而实现地震预警的提前和精准预测。
二、应用案例近年来，全球范围内对基于神经网络的地震预警技术的应用进行了大量的研究和实践，并取得了显著的成果。
下面将介绍一些成功的应用案例。
1. 均衡误差反向传播神经网络均衡误差反向传播神经网络通过对已有的地震监测数据进行分析和学习，建立了一个适合于地震预警的模型，并在实际的地震监测中得到了验证。
该技术可以对地震的震感进行精准判断和评估，极大地提高了地震预警的准确率和实用性。
2. BP神经网络BP神经网络是一种广泛应用于地震预警的模型，它具有很高的准确率和实时性。
通过对大量的地震监测数据进行学习和分析，BP神经网络可以实现对地震前兆特征的提取和预测，并在实时的地震监测中得到了广泛的应用。
3. 预测误差反向传播神经网络预测误差反向传播神经网络是一种针对地震预测的神经网络模型，可以通过学习和训练的方法实现对地震震级和震源深度的预测。
该模型基于学习算法和预测误差的反向传播方法，通过不断调整神经网络的参数，实现对地震预测的提高和优化。
基于人工神经网络模型的森林火灾预警模型研究
基于人工神经网络模型的森林火灾预警模型研究摘要：在我国大力提倡退耕还林的前提下,森林资源得到了有效地保护。
由于近几年来森林火灾不断发生,导致森林资源受到巨大的破坏,影响了人们正常的生活以及社会发展。
做好目前的森林防火工作,是保护自然生态环境最有效的手段。
关键词: 人工神经网络；森林火灾预警；数据挖掘1.引言森林火灾，是指失去人为控制，在林地内自由蔓延和扩展，对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火行为。
森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。
在各种威胁森林资源的因素中，森林火灾是破坏自然及社会平衡的首要灾害，加之近年来由于人口剧增与工业化速度的加快，以及受厄尔尼诺现象的影响，自然灾害与人为灾害频率增加，互相影响，不仅影响人类生存的环境质量，同时带来巨大的经济损失，引起了世界各国的普遍关注。
在我国大力提倡退耕还林的前提下,森林资源得到了有效地保护。
但是随着经济的不断发展,生态环境遭受了严重的破坏。
森林作为生态环境中最重要的资源,能够对生态环境起到较好的保护作用。
由于近几年来森林火灾不断发生,导致森林资源受到巨大的破坏,影响了人们正常的生活以及社会发展。
做好目前的森林防火工作,是保护自然生态环境最有效的手段。
因此，森林火险气象等级的研究有利于森林火灾的预测预防，能为森林防火工作人员针对不同区域不同时间采取不同防火措施提供参考及决策支撑。
森林火险气象等级模型能够利用气象部门的天气预测适时显示出目标区域的森林火险等级，能够帮助林业部门有针对性的制定防火策略，分配防火资源，具有重要的实用价值。
2.研究概述在森林火灾灾害风险管理中，灾害风险的评估是其核心部分，森林火灾风险评估主要是运用科学合理的评估方法和手段，对当前森林火灾风险状况进行准确的评估和分析，并有针对性地提出建议和对策以减小风险。
在评估的基础上进行风险预测有利于森林火灾风险的预防和预报，从而降低森林火灾风险，减少火灾损失。
基于反馈趋势算法神经网络的火灾监测算法研究
基于反馈趋势算法神经网络的火灾监测算法研究摘要:本文采用温度、烟雾、一氧化碳浓度进行火灾检测。
在数据处理方法上,采用反馈趋势算法的神经网络对火灾的有无进行判断,较单个传感器及传统的神经网络相比,基于反馈趋势算法神经网络数据融合的结果具有较高的准确度和可信度。
关键词:火灾探测数据融合神经网络Abstract:This paper adopts temperature, smog, CO monoxide to detect fire. In the aspect of data processing, it adopts Feedback trend neural network to decide the existence of fire. Comparing with the single sensor and the traditional neural network, the result of feedback trend neural network data fusion has higher accuracy and confidence level.Key words:fire detection,data fusion,neural network信息融合是关于多源信息综合处理的技术。
它是将来自系统的多源信息加以智能化合成,产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判断。
把信息融合技术应用到火灾监测控制系统,对多个不同性质的传感器提供的数据进行多级别、多方面处理,具有许多优点。
例如,可得到比单一传感器更全面、更准确的系统信息;一组相似的传感器采集的信息具有冗余性,这种冗余信息的适当融合可在总体上降低信息的不确定性;有些不同类型传感器采集的信息具有明显的互补性,这种互补性经过适当处理后可补偿单一传感器的不确定性和测量范围的局限性;多传感器可增加系统的可靠性,如当某个或某几个传感器失效时,系统仍可正常工作。
无线智能防火报警系统的研究与应用的开题报告
无线智能防火报警系统的研究与应用的开题报告一、研究背景随着人们对建筑物火灾安全的重视，防火报警系统在建筑物中得到了广泛应用。
传统的有线防火报警系统需要大量布线，带来了较高的成本和不便。
无线智能防火报警系统因其便捷快速、无需布线和自动报警等优点而备受关注。
同时，随着物联网技术的发展，智能化的无线防火报警系统可以与其他设施联动，实现更加灵活的应用。
二、研究内容本研究的主要内容是针对无线智能防火报警系统的研究与应用。
具体包括以下几个方面：1. 无线智能防火报警系统的工作原理及结构设计。
通过对无线传感器的原理和组成结构进行了解，分析研究无线传感器的工作原理和结构设计。
2. 无线智能防火报警系统的信号传输技术。
研究不同的信号传输方式，包括无线信号、蓝牙信号、ZigBee信号等，分析其特点和适用场景，选择适合的信号传输技术。
3. 无线智能防火报警系统的数据处理与分析。
研究数据采集、传输和处理算法，设计合理的数据处理系统，实现对数据的实时监控和分析。
4. 无线智能防火报警系统的应用场景。
针对不同场景，探讨如何对无线智能防火报警系统进行优化设计，实现更加灵活的应用。
同时，与其他智能设施进行联动，带来更广阔的应用前景。
三、研究意义本研究的意义在于：1. 基于无线技术的智能防火报警系统的研究工作，可推动防火报警领域技术的进步，提高人们生活和工作环境安全，保障人们的生命财产安全。
2. 本研究可实现传统防火报警系统的升级，降低投资成本和维护成本，提高防火报警系统的效能和响应速度。
3. 本研究可为其他物联网设备的应用提供参考，推进物联网技术的应用与发展。
四、研究方法与步骤本研究采用理论研究与实验研究相结合的方法。
具体步骤如下：1. 研究无线传感技术，了解传感器、通信技术以及数据处理算法等基础理论知识。
2. 设计无线智能防火报警系统的实验装置，在实验室和现场进行数据采集和测试，获得实验数据。
3. 数据处理与分析，通过数据处理和分析得出系统性能，确定合适的算法和参数，为系统设计提供依据。
基于无线传感器网络的森林火灾监测与预警系统设计
基于无线传感器网络的森林火灾监测与预警系统设计随着全球气候变暖的加剧，森林火灾在各地频繁发生，给环境和人们的生命财产带来了巨大的威胁和损失。
为了及时探测和预警森林火灾，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）成为了一种有效的监测手段。
本文将介绍基于无线传感器网络的森林火灾监测与预警系统的设计。
基于无线传感器网络的森林火灾监测与预警系统的设计首先需要建立一个可靠的传感器网络。
由于森林广阔，传感器节点的分布需要具备一定的密度，以保证火灾点的精确定位。
在节点的选择上，优先考虑兼具较远传输距离和较低能耗的传感器。
此外，传感器节点还需要具备温度、湿度和气体浓度等环境参数检测功能，以便快速准确地监测火灾发生的可能性。
在传感器节点的网络构建上，采用分布式结构更为合适。
每个节点通过无线通信的方式与相邻节点进行数据传输和协调。
利用分布式结构能够提高网络的稳定性和可靠性，并且较低的成本和能耗使得系统更适用于森林火灾监测。
为了提高系统的可扩展性和覆盖范围，可以在传感器节点中引入移动节点。
移动节点的部署可以根据实际需求进行调整，以提高系统的监测效果。
移动节点可以定期改变位置，遍布整个监测区域，并收集和传输环境数据，进一步优化系统的布局。
数据收集和传输是一个重要的环节。
传感器网络会持续地收集和传输环境数据，将其发送到基站进行处理和分析。
基站负责对数据进行汇总和分析，判断是否存在火灾性质的异常情况，并及时发出预警信息。
预警信息的传输方式可以选择短信、邮件或者无线广播等方式，以便快速、准确地通知相关部门和人员。
预警信息中应包含火灾的具体位置、严重程度和可能蔓延的方向等信息，以便救援人员能够在最短时间内做出应对措施。
监测系统的可靠性是设计的关键因素之一。
在传感器节点的选取上，应尽量避免节点单点故障。
增加节点的冗余度可以提高系统的可靠性，即使某些节点出现故障，系统仍然可以正常工作。
此外，对传感器节点进行定期的维护和监测工作，及时更换损坏的节点，也是保持系统可靠性的重要手段。
无线智能火灾自动报警系统设计
无线智能火灾自动报警系统设计无线智能火灾自动报警系统是一种通过无线网络连接的智能设备，能够自动监测和检测火灾，并在火灾发生时迅速发出警报。
该系统广泛应用于各种场所，包括住宅、办公室、商业建筑和工业设施等。
该系统由多个组件组成，包括火灾探测器、报警器、主控制面板和无线通信模块等。
火灾探测器通过感应烟雾、温度和气体等因素来检测火灾的发生，一旦火灾被探测到，火灾探测器将发送信号给主控制面板。
主控制面板负责接收和处理来自火灾探测器的信号，并触发报警器发出警报，同时通过无线通信模块将警报信息发送给预设的接收设备。
1. 无线连接：该系统采用无线网络连接，不需要复杂的布线工作，方便安装和维护。
2. 智能检测：火灾探测器通过精确的传感器和算法来检测火灾的发生，并避免误报。
3. 快速报警：一旦火灾被探测到，系统能够迅速触发报警器发出高分贝的声音和亮光，提醒人们采取逃生措施。
4. 远程监控：主控制面板可以通过无线通信模块将警报信息发送给预设的接收设备，例如手机或电脑，使用户可以随时随地监控火灾情况。
5. 自动化控制：系统还可以与其他设备集成，例如灭火系统和自动开关等，实现自动化的火灾控制。
6. 高可靠性：系统采用多重备份和故障自动转移技术，能够保证在设备故障或通信中断的情况下仍能正常工作。
7. 可扩展性：系统可以根据具体需求进行扩展，增加更多的火灾探测器和报警器，以覆盖更大的区域。
无线智能火灾自动报警系统在预防和控制火灾方面发挥着重要的作用，它可以及时发出警报，提醒人们采取逃生措施，减少火灾造成的损失和伤害。
它的智能化和自动化特性使得管理和监控火灾变得更加高效和便捷。
基于无线传感器网络的森林防火监测系统设计
计算能力的微小传感器探测节点构成 的 自 组织分 布网络系统 ， 每个探测节点具有数据采集与路由功
能， 探测节点把数据发送到汇聚节点 ， 由汇聚节点 负责融合、 存储数据 ， 并把数据通过 Ｉ ｅ ｃ 传送 ｎｒ ｔ ｔ ａ 到数据库服务器． 中心服务器分析数据库服务器的 数据 ， 对森林火险进行监测预报并将所有信息置于
３ 森林 防火监 测 系统 的数据 采集及
数 据 处 理
本系统数据采集采用的是 Ｃｏｓ ｗ公司提供 ｒ ｂ ｓｏ 的 Ｍ ｃ２Ｍ ｔ模块和 Ｍ Ｓ０ ｉ ｏ ａ ｅ Ｔ ４０多传感器板 ， 实体图
① 收稿 日期：０ １—１ ２１ Ｏ一２ Ｏ 基金项目： 福建省高校服务海西建设重点项 目（ ｏ Ａ ９ ） 福建省教育厅科技项 目（ ｏＪ ０ ２ ８ Ｎ ．０９ ， Ｎ ． ９ ０ ）． Ａ
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作者简介： 曾台盛 （９５一 ， ， １７ ）男 福建泉州人 ， 硕士 ， 讲师 ， 主要研究领域为无线 传感器 网络及 图像检索
８８ ５
佳 木 斯 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
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基于计算机视觉的火灾检测与预警系统设计
基于计算机视觉的火灾检测与预警系统设计1. 引言火灾是一种常见且具有严重破坏力的灾害事件，对人民生命财产安全造成严重威胁。
当前，人工火灾检测及预警系统存在着效率低、遗漏率高等问题。
基于计算机视觉的火灾检测与预警系统设计成为解决这些问题的一种新方法。
本文旨在介绍基于计算机视觉的火灾检测与预警系统的设计原理及相关技术。
2. 火灾检测算法设计为了准确检测火灾事件，基于计算机视觉的火灾检测系统需要设计合适的算法。
常用的算法包括背景建模法、光流法和颜色分析法等。
首先，背景建模法通过对火灾前景和背景的建模，检测出与背景有明显差异的区域，从而判断是否发生火灾。
其次，光流法核算运动像素在图像中的方向与强度变化，当这些变化超过一定阈值时，可以判断可能发生火灾。
最后，颜色分析法通过分析火灾区域的颜色特征，如偏红或偏黄等，以判断是否发生火灾。
这些算法可以单独使用或者结合使用，以提高火灾检测的准确度和效率。
3. 图像采集与预处理基于计算机视觉的火灾检测系统需要大量实时的图像数据作为输入。
因此，合适的图像采集设备及图像预处理算法是系统设计的关键。
在图像采集方面，可以使用传感器或者高清摄像头等设备，以获取目标区域的实时图像数据。
在图像预处理方面，可以采用图像增强、噪声滤波和边缘检测等算法，以提高图像的质量，并减少误检、误报等问题。
4. 火灾预警与报警系统设计基于计算机视觉的火灾检测与预警系统不仅要及时准确地检测到火灾，还需要能够对火灾事件进行预警与报警。
为此，需要设计相应的预警与报警系统。
预警系统可以采用声音、图像和文字等方式，向相关人员发送预警信息。
可以通过人工智能技术对文字进行语义分析，选择合适的预警信息发送给相关人员。
报警系统可以通过声光报警器、移动端推送等方式，向周围人员发出紧急报警信号，提醒他们采取适当的防灾措施。
5. 系统性能评价与改进为了评估基于计算机视觉的火灾检测与预警系统的性能，可以采用准确率、召回率和平均响应时间等指标进行评价。
基于传感器网络的智能火灾报警与灭火系统设计
基于传感器网络的智能火灾报警与灭火系统设计近年来，火灾事故频发，给人们的生命财产安全造成了严重威胁。
为了更好地应对火灾风险，传感器网络技术被广泛应用于智能火灾报警与灭火系统的设计中。
本文将详细探讨基于传感器网络的智能火灾报警与灭火系统的设计原理和要点。
一、智能火灾报警系统的设计智能火灾报警系统主要由传感器节点、数据传输网络和报警终端三部分组成。
传感器节点布置在需要监测的区域，通过感知环境中的温度、气体等指标变化实时采集数据。
数据传输网络通过无线传输、有线传输或混合传输将传感器数据传送至报警终端。
报警终端则接收数据，并根据预先设定的报警规则进行处理。
1. 传感器节点的选择与布置在智能火灾报警系统中，选择合适的传感器节点对准确检测火灾起火点至关重要。
常用的传感器包括温度传感器、气体传感器和光学传感器等。
温度传感器可实时监测环境温度，气体传感器可检测环境中的烟雾、一氧化碳等有害气体，光学传感器则用于检测光线强度。
根据不同区域的特点和需求，合理选择传感器节点，并根据建筑结构和环境布置节点位置，以实现全面监测和精确报警。
2. 数据传输网络的设计与优化在智能火灾报警系统中，数据传输网络充当着起到传输传感器数据的关键作用。
无线传输方式常用于传感器网络中，其具有布线简便、适应多种环境等优点。
然而，无线传输受到信号衰减和电磁干扰等因素的影响，因此要合理规划传输节点的位置，增加信号传输的稳定性。
同时，对于大型场景，可以考虑使用多跳传输，增加数据传输的范围和可靠性。
3. 报警规则的设定与实现报警规则的设定与实现直接影响到火灾报警系统的准确性和响应速度。
报警规则需要根据不同区域的特点和需求进行细致设计，同时要与实际情况相结合。
例如，在密闭空间中，应当设定更低的温度阈值和更高的气体浓度阈值，以提高系统的敏感性和准确性。
报警规则还需考虑报警级别、报警通知方式和应急响应等，以实现合理的火灾报警策略。
二、智能灭火系统的设计智能灭火系统是对传统灭火系统的升级和完善，通过传感器节点、数据传输网络和灭火设备三部分的协同工作，实现智能的灭火策略和灭火效果。
基于物联网的智能火灾报警系统设计与实现
基于物联网的智能火灾报警系统设计与实现智能火灾报警系统是目前物联网技术广泛应用的一个典型案例，它将传感器、网络通信和智能分析技术相结合，实现了对火灾发生情况的实时监测和快速响应。
本文将介绍基于物联网的智能火灾报警系统的设计与实现。
一、系统需求分析基于物联网的智能火灾报警系统主要包括火灾检测、数据传输、警报和管理控制等功能。
具体需求分析如下：1. 火灾检测：系统需能及时、准确地检测到火灾发生的情况。
可采用多种传感器，如烟雾、温度和火焰传感器等，实时感知环境变化。
2. 数据传输：系统需能将检测到的数据传输到中控服务器。
可利用无线传感器网络技术，将数据通过无线信号传输到指定的服务器。
3. 警报功能：系统需能及时向用户发送火灾警报，以便用户能够及时采取逃生措施。
可通过声音、光线或移动设备等方式进行警报。
4. 管理控制：系统需提供管理者对设备的监控和控制功能。
可通过远程控制终端实现对火灾报警系统的状态监控和控制。
二、系统设计与实现1. 硬件设计：系统的硬件设计主要包括传感器、通信模块、中控服务器和报警装置等。
传感器用于检测环境变化，通信模块用于数据传输，中控服务器用于数据的处理和分析，报警装置用于向用户发送警报。
2. 软件设计：系统的软件设计包括嵌入式系统的程序设计、数据库的设计和手机应用程序的开发等。
嵌入式系统的程序设计主要负责采集传感器数据、数据传输和报警控制等功能。
数据库的设计用于存储采集到的数据和系统的相关信息。
手机应用程序的开发可提供用户实时监控、报警信息的查看和管理控制等功能。
3. 数据传输：数据传输是系统中一个重要的环节，通常采用无线传感器网络技术，如Wi-Fi、蓝牙或Zigbee等。
这些技术能够实现无线数据传输和大范围覆盖，确保传输的稳定性和及时性。
4. 报警功能：火灾发生时，系统需要向用户发送警报信息。
可以通过声音报警、光线报警或移动设备通知的方式进行，以确保用户能够及时采取逃生措施。
5. 管理控制：系统的管理控制功能可以通过远程控制终端实现。
神经网络在智能火灾预警系统的应用
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基于 此，本文采用 了基 于改进 的反向传播 （ｂａｃｋ ｐｒｏｐａ— ｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）神 经 网 络技 术 的 智 能 火灾 探 测模 型 ，并 利 用 Ｓｏｆｌｍａｘ函数建立火灾探 测系统 ，将火 灾状 态分 为无 火 、阴 燃火 以及 明火 ３种状态 ，最 终判断输 出火灾 当前 处于何 种 状 态 。 １ 数 据 融合 系统 １．１ 火 灾探 测参 量 确 定
基于深度学习的火灾识别与报警系统设计与实现
基于深度学习的火灾识别与报警系统设计与实现火灾是一种不可预知的自然灾害，它给人们的生命和财产带来了巨大的威胁。
早期的火灾识别和报警系统是基于传感器和监控设备，但这些系统缺乏智能，不能自动判断火灾是否发生。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的火灾识别与报警系统成为了新的研究热点。
本文将介绍一个基于深度学习的火灾识别与报警系统的设计与实现，为您展示深度学习技术在火灾预防方面的应用。
一、系统设计该系统由两个主要部分组成：视频采集与处理系统和深度学习算法模型。
视频采集与处理系统主要用于采集火灾现场的视频数据，并进行预处理，使得可以直接送入深度学习算法模型进行后续的处理。
深度学习算法模型采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）结构，通过处理视频数据进行火灾识别。
1. 视频采集与处理系统视频采集与处理系统由多个摄像头和一台计算机组成，各摄像头都安装在火灾易发生的位置。
因为火灾的发生和传播具有高度不确定性，需要在不同的角度和位置对火灾现场进行监控。
计算机通过将所有摄像头的视频流进行集中处理，将处理后的视频数据作为输入送给深度学习模型。
在视频预处理过程中，首先需要对视频数据进行去噪和降噪处理，以消除噪声和干扰。
其次，需要进行物体检测和跟踪，以判断视频中是否存在火灾物体。
这部分工作可以使用基于机器视觉的算法，如基于Haar级联特征的物体检测算法和基于卡尔曼滤波的物体跟踪算法。
最终处理后的视频数据作为深度学习算法模型的输入。
2. 深度学习算法模型深度学习算法模型采用卷积神经网络（CNN）结构，这是一种特殊类型的前馈神经网络。
CNN结构可以自动提取图像或视频数据中的特征，并进行分类和识别。
在CNN模型中，包括卷积层、池化层和全连接层。
录入数据首先经过卷积层进行特征提取，随后经过池化层对特征进行压缩，最后进入全连接层实现分类和预测等操作。
设计一个良好的CNN模型需要选择合适的网络结构和参数，以便能够准确地反映出火灾物体的特征。
基于物联网的智能火灾预警系统设计
基于物联网的智能火灾预警系统设计智能火灾预警系统是基于物联网技术的一种创新安全措施，致力于提前发现、监测和警示火灾隐患，从而最大程度上减小火灾发生时的损失和危害。
本文将探讨基于物联网的智能火灾预警系统的设计理念、技术实现和应用前景。
1. 引言随着人类社会的发展，火灾事故对人民生命财产安全造成的威胁越来越大。
因此，研发一种高效的智能火灾预警系统成为了当务之急。
基于物联网的智能火灾预警系统以其高效、快速响应的特点得到了广泛关注。
2. 设计原理物联网的智能火灾预警系统基于传感器、控制器和通信网络的集成。
传感器负责监测环境参数，如温度、烟雾浓度和气体浓度；控制器负责实时采集、处理传感器数据；通信网络负责将采集到的数据发送给监控中心和其他相关设备。
当监测到火灾隐患时，系统会立即发出警报并触发相关措施。
3. 技术实现（1）传感器技术：温度传感器、烟雾传感器和气体传感器是智能火灾预警系统的核心组件。
这些传感器能够准确且实时地获取温度、烟雾浓度和气体浓度等信息，为火灾预警系统提供准确的数据基础。
（2）控制器技术：控制器是智能火灾预警系统的大脑，负责实时采集、处理传感器数据，并根据预设的策略判断是否存在火灾隐患。
在控制器中，可以使用机器学习算法来准确判断火灾危险性，并采取相应的措施。
（3）通信网络技术：智能火灾预警系统需要与监控中心和其他相关设备进行实时通信。
通信网络可以选择使用有线网络或无线网络，确保数据能够及时传输。
此外，为了保证系统的可靠性，可以使用冗余通信网络以防止单一网络的故障。
4. 设计要点（1）高精度的传感器选择：选择高精度的温度传感器、烟雾传感器和气体传感器，准确监测环境参数，提高火灾预警系统的灵敏度和准确性。
（2）快速响应的控制器设计：优化控制器算法，实现快速响应和准确判断火灾隐患，提高系统的实时性。
（3）多样化的通信方式：除了常用的有线网络，可以引入无线网络技术，如Wi-Fi、蓝牙和移动通信网络，以提高数据传输效率。
模糊神经网络在火灾探测中的应用
修 改稿收 到 日 ：０Ｏ—ｌ 期 ２１ ２—１ 。 ３
第一作 者杨帮 华 ， ，９ １年生 ，０ ６年 毕业 于上海 交通 大学测 量技 女 １７ ２０
术及仪 器专 业 ， 获博士 学位 ， 副教 授 ； 主要 从 事 火灾探 测 、 式识 别 与智 模 能 系统 、 号检测 与处理 等 方面的研 究 。 信
目前 ， 灾探 测 领 域 主 要 采 用 以下 几 种 识 别算 法 。 火
定的信号预处理 电路进行放 大、 滤波和 Ａ Ｄ转换 ， ／ 得
到的数字信号送入微处理器中进行 分析判断。为 了采 用智能算法进行火灾识别 ， 依据特种火灾探测器 国家标 准进行了多次试验 ， 通过上位机软件获取了大量的试验 数据 ， 并根据 获取 的数 据 ， 点研 究 了模 糊 神经 网络 重
持续 时间算法将火灾信号分 为高频部 分和低频部 分 ， 当发生火灾时 ， 传感 器信号低频 部分超过 预定 门限的 持续时 间比正常情况下多 。火灾信号通过与正常或干 扰情况下的信号激 励条件进行 比对输 出报警信号 ， 达 到火灾识别的 目的 。②人工 智能算法 ：０世 纪 ９ ２ ０
董 睁
旅 采 怀２
２０７ ０ ０ ２；
（ 海大学机 电工程 与 自动化 学院 自动化 系上 海市 电站 自动化技 术 重点 实验 室。上 海 上 ，
河南汉威 电子股份 有 限公 司 ， 河南 郑 州 ４ ０ ０ ） ５００
摘
要 ：为进 一步提 高火灾 探测 系统的识 别精度 ， 设计 了温度 ． 复合探 测 系统 。依据 特种 火灾 探测 器 国家标 准 ， 火焰 采集 了大 量试验
基于WiFi技术的火灾报警监测系统设计
现代电子技术Modern Electronics Technique2022年5月1日第45卷第9期May 2022Vol.45No.90引言随着科技的发展，电子产品给人类的生活带来了巨大的便利，同时，生活中到处充满了火灾隐患，如果能够预先采取预防措施，很多火灾都可以被消灭于萌芽状态，避免人员和财产损失，具有现实意义[1⁃3]。
本设计主要针对人员比较密集的小型场所，为人们提供一种操作简单、价格低廉且实用性高的智能火灾报警装置。
基于WiFi 技术的火灾报警监测系统设计雷文礼1，2，张鑫3，雷洋2，贾琨2（1.西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072；2.延安大学陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室，陕西延安716000；3.延安大学附属医院，陕西延安716000）摘要：火灾给人民的生命和财产安全带来极大的威胁，其造成的各方面损失无法估量，对生态平衡造成的破坏几乎不可逆转，因此，各个国家都投入大量的人力、财力，试图通过先进的技术方法防止大范围火灾的发生。
文中设计了一种基于51单片机并结合手机APP 实时监控的火灾报警监测系统，以51单片机为主控，利用温度传感器和烟雾传感器准确检测场所内的实时环境并将数据通过WiFi 模块传输到终端进行监测；各环境参数值大于等于预先设定的报警数值时会进行声光报警，提醒场所人员和监测人员采取紧急应对措施。
该系统注重在中小型生活场所中的可推广性，安装方便、操作简单且价格低廉，为中小型场所生活民众的安全提供了保障，并为相关火灾报警监测系统设计提供了参考。
关键词：火灾报警监测系统；51单片机；WiFi 模块；温度传感器；烟雾传感器；环境参数中图分类号：TN709⁃34；TN99文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2022）09⁃0093⁃05Design of fire alarm monitoring system based on WiFi technologyLEI Wenli 1，2，ZHANG Xin 3，LEI Yang 2，JIA Kun 2（1.School of Electronics and Information ，Northwestern Polytechnical University ，Xi ’an 710072，China ；2.Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Processing for Big Energy Data ，Yan ’an University ，Yan ’an 716000，China ；3.Affiliated Hospital of Yan ’an University ，Yan ’an 716000，China ）Abstract ：Fire poses a great threat to the safety of people ′s lives and property.The losses caused by fire are incalculable and the damage to the ecological balance is almost irreversible.Therefore ，all countries have invested a lot of human and financial resources to try to prevent the occurrence of large⁃scale fire with advanced technologies and methods.On the basis of 51single⁃chip microcomputer （SCM ），a fire alarm monitoring system in combination with mobile phone APP real⁃time monitoring is designed.The 51SCM is used as the main control.The temperature sensor and smoke sensor are used to accurately detect the real⁃time environment in the place and transmit the data to the terminal by the WiFi module for monitoring.When the value of each environment parameter is greater than or equal to the preset alarm value ，an audible and visual alarm will be issued to remind the site personnel and monitoring personnel to take emergency response measures.The system lays emphasis on thepopularization in small and medium ⁃sized living places ，and has the advantages of easy installation ，simple operation and low price.Therefore ，it provides a guarantee for the safety of people living in small and medium⁃sized places and a reference for the design of relevant fire alarm and monitoring system.Keywords ：fire alarm monitoring system ；51SCM ；WiFi module ；temperature sensor ；smoke sensor ；environment parameterDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.09.017引用格式：雷文礼，张鑫，雷洋，等.基于WiFi 技术的火灾报警监测系统设计[J].现代电子技术，2022，45（9）：93⁃97.收稿日期：2021⁃10⁃26修回日期：2021⁃11⁃18基金项目：国家自然科学基金项目（61661049）；陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金（IPBED11，IPBED1）；延安大学博士科研启动项目（YDBK2018⁃39）；延安大学研究生教育创新计划项目（YCX2021070）；延安大学疫情防控应急科研项目（ydfk007，ydfk062）；延安大学研究生“疫情防控和经济社会发展”专项研究项目（YCX2022075，YCX2022079）93现代电子技术2022年第45卷该系统由单片机进行控制，通过传感器对周围环境进行感知，检测出当时环境的温度、湿度和烟雾浓度等各种环境参数[4⁃6]，并以电压信号的形式经过A/D 转换、滤波、线性化后发送给单片机，经单片机处理后再发送给显示端显示，同时利用WiFi 模块实时发送到手机APP 上进行实时监控。
基于深度学习的火灾预警系统研究
基于深度学习的火灾预警系统研究前言在我们的日常生活中，火灾是一种常见而又危险的灾害。
据统计，全球每年火灾造成的人员伤亡和财产损失令人惊惧。
因此，建立一种可靠的火灾预警系统对于人们来说是至关重要的。
本文将专注于基于深度学习的火灾预警系统的研究。
第一章：深度学习技术概述深度学习是一种机器学习的分支，是一种基于多层神经网络的算法。
它通过学习具有多个层次的表示，不断提高分类或预测某个数据集的能力。
深度学习技术由于其强大的表征能力、自适应性和高可靠性而成为近年来最受关注和热门的计算机技术之一。
第二章：火灾预警技术概述传统的火灾预警技术主要包括温度和烟雾探测器。
但是，这些传感器并不能完全保证火灾的预警准确性，尤其是在某些特殊情形下（如高温、高湿度等），传统的火灾预警系统的工作效率也会大大降低。
因此，开发一种具有更高预警准确率的火灾预警系统显得格外重要。
第三章：基于深度学习的火灾预警系统构建1.数据采集为了建立一个可靠的火灾预警系统，首先需要采集大量的火灾图像和视频数据，并运用深度学习技术对数据进行分析和处理。
这个过程中，需要注意数据的质量和完整性，以确保预警系统的准确性和稳定性。
2.数据处理数据处理是深度学习系统的重要组成部分。
在数据处理过程中，需要使用卷积神经网络（CNN）对图像、视频进行识别和分类分析。
同时，需要使用循环神经网络（RNN）对预警系统中的声音和语音进行处理，确保预警系统的可靠性和稳定性。
3.模型训练模型训练是深度学习技术中最重要的一步。
基于大量的采集数据和预处理数据，建立的立足于深度学习的火灾预警系统需要通过模型训练来完善自身功能和性能。
通过模型训练，火灾预警系统可以更加准确地识别和分析火灾图像、视频、声音和语音，并做出相应的预警反应。
4.实时预警在模型训练后，深度学习系统可以进行实时的火灾预警。
一旦系统识别到火灾特征，它会立即触发警报，向火灾现场的人员发出提醒和预警，帮助人们迅速采取措施控制火灾。
基于ZigBee和GPRS全无线火灾自动报警系统设计
基于ZigBee和GPRS全无线火灾自动报警系统设计
刘明岩;常宁
【期刊名称】《消防科学与技术》
【年(卷),期】2015(000)005
【摘要】提出一种将ZigBee和GPRS两种通信技术相结合的全无线火灾报警系统,对烟雾、火焰光、热量等常见火灾特征及防火门等消防设施进行远程监测.无线传感器网络采用CC2530芯片作为主控和射频芯片,监测信号经由ZigBee-GPRS 网关主控芯片分析处理后通过GPRS无线模块上传至远程计算机,真正实现消防远程实时监控以及立体复合报警功能.
【总页数】4页(P603-606)
【作者】刘明岩;常宁
【作者单位】中国人民武装警察部队学院,河北廊坊065000;中国人民武装警察部队学院,河北廊坊065000
【正文语种】中文
【中图分类】X924.4;TP277.1
【相关文献】
1.基于GPRS和ZigBee技术的电缆接头温度无线监测的系统设计与实现 [J], 吴松;许丹枫
2.基于ZigBee和GPRS的山地茶园无线监测系统设计 [J], 许伟;赖国锋;林志忠;邓欣荣;叶大鹏
3.基于ZigBee和GPRS网络的兔舍无线温度监测系统设计 [J], 毕春光;刘欣伟;任
东波
4.基于ZigBee和GPRS的远程无线抄表系统设计 [J], 公茂法;殷凡姣;李玉午;李美蓉;王中刚
5.基于GPRS和Zigbee的无线心电信号监测系统设计 [J], 饶珂萌
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基于STM32和ZigBee的无线校园火灾报警系统设计
基于STM32和ZigBee的无线校园火灾报警系统设计丁凡;周永明【摘要】In this paper,a fire alarm system for campus based on ZigBee wireless network was designed,which can meet the campus＇ fire alarm management. This system takes ST＇s STM32 microprocessor and TI＇s CC2420 RF chip as the core. The fire alarm system adopts the modular design to design the hardware and software of the terminal node ,routing node and sensor node according to the function setting in wireless communication network.The sensor sub-nodes can detecttemperature ,smoke or carbon monoxide signals real-time captured by the sensors and determine whether to have fire hazard. Thus it realizes the wireless network of fire system for campus.%结合校园防火报警需要，设计了基于ZigBee技术的无线校园防火报警系统。
该系统以意法半导体公司推出的STM32系列ARM控制器、TI公司的CC2420无线射频芯片为核心，对无线传感器网络中的终端节点、路由器节点、协调器节点的硬件和软件进行了模块化设计。
传感器节点以温度、烟雾和CO浓度为实现监测对象，判断是否有火灾隐患，从而实现校园防火报警系统的无线网络化。
火灾报警系统算法
摘要火灾自动报警系统是主动防火的核心部分，它直接关系到能否将火灾扑灭在萌芽状态，是实现起火不成灾的关键。
它的主要部件有火灾探测器、火灾报警控制器。
对于探测器，火灾信号处理算法至关重要，更为科学的算法对减少误报和漏报的具有十分重要的意义。
本文论述了火灾自动报警系统的各部分组成，而重点是火灾信号的识别算法。
对火灾信号处理算法的研究对于提高火灾探测器乃至整个火灾自动报警系统可靠性的作用是不容置疑的。
早期，针对某些火灾参量，出现众多算法，但对非线性、非结构化的火灾信号，包括趋势算法在内的各种算法仍难以适应千变万化的具体场景。
模糊系统与人工神经网络都属于一种数值化的和非数学模型的函数估计和动力学系统，它们都能以一种不精确的方式处理不精确的信息，并获得相对精确的结果。
MLP方法是采用MLP对各种传感器信号进行判决处理并报警的火灾探测方法。
随着复合探测器的出现，融合多种方法的模糊神经网络算法必将在火灾信息处理中发挥重要作用。
目前，围绕如何更早期地快速而准确地发现火灾，减少火灾损失，在火灾报警及城市联动灭火等各方面的技术都在迅速的发展当中。
目录1 绪论 (1)1.1火灾的危害 (1)1.2燃烧的要素和类型 (1)1.3 火灾特征及火灾参量 (1)1.4我国火灾自动报警系统的现状和未来 (2)2 火灾信号的识别算法 (3)2.1可变窗特定趋势算法 (3)2.2智能识别算法 (5)2.2.1 模糊逻辑在火灾探测中的应用 (5)2.2.2 神经网络算法 (9)2.2.3 模糊神经网络算法 (11)231 绪论1.1火灾的危害火的应用，让人类取得了巨大的成就，但往往失去控制的火，吞食着人们的生命和财富，破坏了生态环境，这种在时间和空间上失去人为控制，给人类造成灾害的燃烧现象，称为火灾（Fire）。
在水灾、旱灾、地震、风灾等众多灾害中，火灾造成的直接损失约为地震的5倍，而发生的频率位居各灾种之首。
据公安部消防局统计，2014年全国共接报火灾39.5万起，死亡1817人，受伤1493人，直接财产损失43.9亿元。
基于LM3S9B96的无线智能楼宇火灾消防报警系统设计
基于LM3S9B96的无线智能楼宇火灾消防报警系统设计刘孝赵;王成【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2017(045)011【摘要】In this paper,aiming at the existing problems of building fire fire alarm system,the LM3S9B96 based wireless smart building fire alarm system is designed. The system is proposed the LM3S9B96 and CC2530 combined with design of wireless communication node. Zigbee network node CC2530 is used to building environment data information.It is throughing the GPRS data network to transmit data to web server. The paper has realized the remote real-time monitoring of the building environment.%论文针对现有楼宇火灾消防报警系统存在的问题,设计了基于LM3S9B96的无线智能楼宇火灾消防报警系统,该系统提出了LM3S9B96和CC2530结合的无线通信节点设计,利用ZigBee网络节点CC2530来采集楼宇环境数据信息,通过GPRS数据网络把数据信息传输至Web服务器,实现了远程对楼宇环境的实时监控.【总页数】4页(P2306-2309)【作者】刘孝赵;王成【作者单位】苏州经贸职业技术学院机电与信息技术学院苏州 215009;苏州经贸职业技术学院机电与信息技术学院苏州 215009【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.基于无线传输技术的智能楼宇视频监控系统设计 [J], 蔡艳2.基于单片机的楼宇火灾智能报警系统设计 [J], 宋彦雄;蔡岱贤3.智能火灾消防报警系统设计 [J], 张琳4.基于ZigBee的无线智能消防报警系统设计 [J], 曹健5.基于Arduino的智能楼宇无线多传感器监控系统设计 [J], 向红标;巴简程;杨璐;黄战华;刘会平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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２０１２年７月１日第３５卷第１３期现代电子技术Ｍｏｄｅｒｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ＴｅｃｈｎｉｑｕｅＪｕｌ．２０１２Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．１３基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统吕利昌，郭向勇，傅国强（深圳职业技术学院，广东深圳 ５１８０５５）摘 要：针对传统火灾预警系统中单一传感器数据检测的缺陷，提出一种基于反向传播神经网络模型的无线多传感信息融合火灾预警系统。
该模型借助Ｍａｔｌａｂ平台进行信息融合算法模拟，并经过试验验证，大大提高了火灾预警系统的准确率和可靠性。
关键词：反向传播神经网络；信息融合；ＺｉｇＢｅｅ；火灾预警中图分类号：ＴＮ９１１．７－３４；ＴＰ２２７３．５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４－３７３Ｘ（２０１２）１３－００５３－０３Ｆｉｒｅ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋＬ Ｌｉ－ｃｈａｎｇ，ＧＵＯ Ｘｉａｎｇ－ｙｏｎｇ，ＦＵ Ｇｕｏ－ｑｉａｎｇ（Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ５１８０５５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｍｏｎｏ－ｓｅｎｓｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｆｉｒｅ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｗｉｒｅｌｅｓｓｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ｆｉｒｅｐｒｏｏｆｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ Ｍａｔｌａｂ．Ｉｔ ｗａｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｅｓｔ．Ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｒａｔｅ ａｎｄ ｒｅｌｉａ－ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆｉｒｅ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｗｅｒｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｇｒｅａｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ；ＺｉｇＢｅｅ；ｆｉｒｅ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ收稿日期：２０１２－０２－２１基金项目：深圳市科技计划项目“多传感器信息融合的可视化远程集控系统”（０６ＫＪｈ０４１）０ 引 言提出一种基于反向传播神经网络的无线多传感信息融合火灾预警系统。
通过对温度、火焰、烟雾和ＣＯ浓度等多类同构或异构传感器的冗余信息和互补信息进行多级别和多方面融合处理，从而获得比单一或单类传感器更为准确、可靠的检测。
同时，采用无线方式，系统组网灵活，且便于施工。
系统模型借助Ｍａｔｌａｂ平台进行建构和模拟仿真，从而大大提高了开发效率。
１ 系统设计基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统由预处理单元、ＺｉｇＢｅｅ无线传感网络、信息融合处理单元和预警发布四部分构成。
预处理单元首先承担来自多传感器阵列的初级信息处理，主要是数据清洗、初级信息处理和应急控制。
然后通过ＺｉｇＢｅｅ无线传感网络上传预处理数据至信息融合处理单元，处理后的数据进行保存并经过预警发布单元输出。
其预警系统原理框图如图１所示。
２ 系统算法模型２．１ 反向传播神经网络算法模型信息融合处理单元的信息融合决策部分是系统实现的关键结点，其决策单元是整个火灾预警系统的核心单元，建立在神经网络的数学模型基础上。
图１ 火灾预警系统原理框图本文采用基于三层网络结构的反向传播神经网络模型。
反向传播神经网络（简称ＢＰ网络）是将Ｗ－Ｈ学习规则一般化，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络。
该ＢＰ网络是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的变换函数选取Ｓ型函数，因此输出量为０～１之间的连续量，它可以实现从输入到输出任意非线性的映射，其权值的调整采用反向传播的学习算法模型。
该模型通过训练样本训练网络中的权值系数，直到随机学习误差趋于稳定且满足学习误差阈值的时候，停止训练，取当前的权值系数作为最终的判断系数。
其网络模型结构如图２所示。
随机反向传播神经网络模型主要由输入层、隐含层和输出层三部分组成，如图２所示。
选取ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４四个节点组成输入层，由ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４组成隐含层（中间层），输出层则由ｚ１，ｚ２，ｚ３三个输出端组成。
其中，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４四个节点分别代表温度、火焰、烟雾浓度和ＣＯ浓度四个传感器信息，进行模糊归一化处理后的数据输入，ｚ１，ｚ２，ｚ３三个输出端则分别代表常温无火、发生阴燃和明火火灾三种状态。
图２ 基于三层结构的随机反向传播神经网络模型根据火灾预警系统的特征，选取神经网络各层之间的映射函数如下：（１）输入层到隐含层节点ｊ的值为：ｎｅｔｊ＝∑ｄｉ＝１ｘｉｗｊｉ， ｉ＝１，２，３，４；ｊ＝１，２，３，４（１）式中：ｗｊｉ为输入层到隐含层的权值；ｄ为输入样本维数，ｄ＝４，即输入层节点数。
（２）输入层到隐含层的激活函数为Ｓ型函数，即：ｆ（ｎｅｔｊ）＝ａｔａｎｈ（ｂ＊ｎｅｔｊ）（２）式中：ｔａｎｈ（ｘ）＝１－ｅ－ｘ１＋ｅ－ｘ（３）式中：ａ，ｂ为常数，ａ＝１．７１６，ｂ＝２／３，ａ，ｂ的取值保证ｆ′（０）≈０．５，并且线性范围为－１＜ｎｅｔ＜＋１，以及二阶导数的极值大致发生在ｎｅｔ≈±２处。
（３）隐含层的输出ｙｊ为：ｙｊ＝ｆ（ｎｅｔｊ）（４） （４）隐含层到输出层节点ｋ的值为：ｎｅｔｋ＝ｙｊｗｋｊ， ｊ＝１，２，３，４；ｋ＝１，２，３，４（５）式中ｗｋｊ为输入层到隐含层的权值。
（５）隐含层到输出层的激函数亦为Ｓ型函数：ｆ（ｎｅｔｋ）＝ａｔａｎｈ（ｂ＊ｎｅｔｋ）（６）式中ｔａｎ ｈ（ｘ）如式（３）所示；ａ，ｂ为常数，取值同式（２）。
（６）输出层的最后输出ｚｊ为：ｚｋ＝ｆ（ｎｅｔｋ）（７）２．２ 借助Ｍａｔｌａｂ平台模拟仿真本研究在Ｍａｔｌａｂ平台上对基于三层反向传播神经网络结构的火灾预警系统模型进行仿真模拟。
根据火灾实际发生时，选取各种传感器实际数据中的６００组典型数据作为训练样本对网络模型进行训练。
训练过程中通过不断调整神经网络模型的相关常数取值，经过多次反复训练后，使得神经网络模型的输出值与测试样本输出值之间的误差小于某一预置值。
得到的训练误差下降曲线如图３所示。
图３ 训练误差下降曲线图３中三层反向神经网络模型随着训练次数的增加训练误差呈明显的收敛趋势，而且训练速度快，经过２０余次训练即可完成。
然后对训练后的神经网络模型进行验证。
分别选取无火测试样本１０组、阴燃测试样本２０组和有火测试样本２０组，经过测试，全部符合预期结果。
３ 系统实现３．１ ＺｉｇＢｅｅ无线传感网络设计ＺｉｇＢｅｅ无线传感网络主要由ＭＣ１３１９２及辅助电路构成。
ＭＣ１３１９２是Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ公司推出的符合Ｚｉｇ－Ｂｅｅ标准的射频芯片，其工作频率是２．４０５～２．４８０ＧＨｚ，该频带划分为１６个信道，每个信道占用５ＭＨｚ的带宽；采用直接序列扩频方式，数据传输速率为２５０Ｋｂ／ｓ。
芯片采用可编程功率输出模式，发送功率为０～４ｄＢｍ，接收灵敏度可以达到－９２ｄＢｍ，传输距离３０～７０ｍ。
为满足低功耗要求，ＭＣ１３１９２除接收、发送和空闲三种工作状态外，低功耗运行模式还有：（１）掉电模式，芯片电流小于１μＡ；（２）睡眠模式，芯片电流在３μＡ左右；（３）休眠模式，芯片电流约为３５μＡ。
从而有利于降低ＭＣＵ处理功率和缩短执行周期。
３．２ 预处理单元预处理单元首先承担来自多传感器阵列的初级信息处理，主要由ＭＣ９Ｓ０８ＧＴ６０Ａ８位单片机、ＺｉｇＢｅｅ无线传感模块ＭＣ１３１９、传感器接口和电源电路组成。
微控制器ＭＣ９Ｓ０８ＧＴ６０Ａ通过传感器接口电路定期采集４５现代电子技术２０１２年第３５卷来自各类传感器的数据，并负责把模拟数据进行Ａ／Ｄ转换，然后对数据进行清洗等初级处理，之后把数据经过ＺｉｇＢｅｅ无线网络送至信息融合处理单元进行进一步处理，并且在出现ＺｉｇＢｅｅ网络中断等异常情况下，承担起应急控制的任务。
预处理单元采用电池供电模式，因此功耗是单元设计必须考虑的问题。
ＭＣ９Ｓ０８ＧＴ６０Ａ是Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ公司生产的一款低成本、高性能的ＨＣＳ０８系列８位微控制器单元（ＭＣＵ）。
该系列的所有ＭＣＵ均采用增强型ＨＣＳ０８内核，并提供多种模块、内存大小、类型和封装形式，内带６４ＫＢ的ＦＬＡＳＨ和４ＫＢ的ＲＡＭ。
当预处理单元数据接收、处理和发送结束后，ＭＣ９Ｓ０８ＧＴ６０Ａ立即关闭射频收发器，然后迅速进人休眠模式，以最大限度节约电能。
３．３ 信息融合处理单元设计信息融合处理单元是整个火灾预警系统的核心单元。
主要由微处理器ＭＣＦ５２２３３，ＺｉｇＢｅｅ收发模块ＭＣ１３１９２，ＲＳ ２３２串口收发电路、ＲＪ４５网络接口电路、ＧＳＭ短信模块、声光报警模块及电源模块组成。
其原理图如图４所示。
图４ 信息融合决策核心单元原理图其中，微处理器ＭＣＦ５２２３３是信息融合处理单元核心器件，承担所有传感数据的接收、融合判断、远程数据分发和各种输出控制等功能。
ＭＣＦ５２２３３是Ｆｒｅｅｓ－ｃａｌｅ公司基于Ｃｏｌｄｆｉｒｅ核的３２位微控制器，主要性能特点适合本系统的设计需求，其主要功能模块包括８ＫＢ ＳＲＡＭ、直接内存存取控制器ＤＭＡＣ、中断控制器ＩＴＣ、可编程定时器计数器Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｔｉｍｅｒ、脉宽调制电路ＰＷＭ、串行接口电路ＳＩＯ、ＭＤ转换器等。
还包含高速的晶振电路０ＳＣ３、锁相环（ＰＬＬ）、低速晶振电路和一个实时时钟；串行接口电路则用于系统的配置及现场调试；ＲＪ４５网络接口电路主要包括Ｈ１１０２滤波器和ＲＪ４５接口，完成监控信息的网络分发及远程监控和系统参数配置；报警功能包含ＧＳＭ短信及现场声光报警方式，以适应现场值班及无人值守两种情况。
４ 结 语基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统发挥多传感器信息资源的优势，通过对这些传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据人工神经网络算法进行融合，以获得对被测对象更为准确检测和一致性描述，提高了火灾预警系统的可靠性，使得该模型的监测结果比单一传感器所构成的火灾监测系统具有明显的优越性能。
参 考 文 献［１］刘晓娟，侯晓艳．多传感器融合技术成为发展主流［Ｊ］．传感技术，２０１０（８）：８６－９０．［２］杨芳勋，黄席樾，李建科．基于模糊神经网络的信息融合技术研究［Ｊ］．自动化与仪器仪表，２００９（２）：５－７．［３］付永丽，董爱华．模糊神经网络在火灾探测系统中的应用研究［Ｊ］．电气技术，２００８（２）：５４－５７．［４］郑子扬，陈小惠．基于Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络的多传感器数据关联算法［Ｊ］．华东船舶工业学院学报：自然科学版，２００４，１０（５）：３２－３７．［５］ＡＳＧＡＲＹ Ａｌｉ，ＮＡＩＮＩ Ａｌｉ Ｓａｄｅｇｈｉ，ＬＥＶＹ Ｊａｓｏｎ．Ｉｎｔｅｌｌｉ－ｇｅｎｔ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｓｙｓｔｅｍｓ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｉｒｅ ｃｒｉｔｉｃａｌｉｎｃｉｄｅｎｔｓ：Ｔｏｗａｒｄｓ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｓｅｃｕｒｉｔｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｙｓ－ｔｅｍｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，１８（４）：４７７－４８８．［６］ＧＵＯ Ｈ，ＹＵ Ｍ．Ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｇｅｏ－ｓｐａｔｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００４，７（３）：２１４－２１７．［７］ＷＵ Ｑｉ－ｓｈｉ，ＮＡＧＥＳＷＡＲＡ Ｓ Ｖ．Ｏｎ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｍｏｂｉｌｅ ａｂ－ｓｅｎｔ ｒｏｕｔｅｓ ｆｏｒ ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ＆Ｄａｔａ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ－ｉｎｇ，２００４，５５（８）：４５－４９．［８］ＤＵＡＲＴＥ Ｍａｒｃｅ，ＨＵ Ｙｕ－ｈｅｎ．Ｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｕ－ｓｉｏｎ ｉｎ ａ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｔｅｌｅｃｏｍ－ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００４，２６（２／４）：３３９－３５０．［９］ＲＯＳＥ－ＰＥＨＲＳＳＯＮ Ｓｕｓａｎ Ｌ，ＨＡＲＴ Ｓｅａｎ Ｊ，ＳＴＲＥＥＴＴｈｏｍａｓ Ｔ，ｅｔ ａｌ．Ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｆｉｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｉｎｇａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｆｉｒｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００３，３９：１４７－１７１．作者简介：吕利昌 男，１９６９年出生，河南滑县人，高级工程师，硕士。