英国古建筑的消防安全保护

本译文针对古建筑的消防安全保护,提出了最有效的古建筑火灾探测报警的技术要求,从而实现火灾的早期探测报警,减少火患损失。     

光纤光栅与分布式光纤感温探测性能研究

传统的火灾自动报警系统工作时需要向现场探测器供电。带电类探测器工作在易燃易爆场所必然存在着不安全因素，而利用光纤光栅及分布式光纤感温探测元件构成的火灾探测报警系统采用光信号测量与传输，实现了探测现场无电检测，从而真正实现了本质安全防爆。在分析光纤光栅与分布式光纤感温探测机理的基础上，通过对比探讨了各自的应用特性。     

SVC和SOFM组合聚类的雷达信号预分选方法

由于采用单一聚类方法对雷达信号聚类分选中,存在一定的问题。为了克服单一聚类的缺点,并利用其优点,提出了采用组合聚类的方法对雷达信号进行聚类分选。在分析了自组织特征映射网络(SOFM)与SVC的原理的基础上,利用SOFM和SVC的优点,设计了一种SOFM与SVC组合聚类的方法,实现对雷达到达角(DOA)数据的聚类分选。理论分析与实验仿真表明,该方法能够克服噪声的影响,与有先验信息条件下的K均值聚类结果相比,取得了较好的聚类分选结果。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于图像处理的明火火灾探测研究

基于数字图像处理技术,实时采集火灾现场帧彩色图像,实时计算图像数据在空间分布上所包含的纹理特征信息——能量(CON)、熵(ENT)、相关(COR)、惯性矩(ASM),并提取火焰的形状,获得火焰特征参数——面积、周长、圆形度、重心.通过融合处理连续帧图像数据,量化得到纹理信息表示的现场环境状况和火焰特征参数表示的火焰形状及其不稳定性特征。这些特征参数在火灾发生时出现了明显的变化,呈现出一定的规律,利用这些规律可以在现代船舶上实现火灾图像探测报警。     

空气采样早期探测系统应用前景展望

介绍了空气采样早期探测系统的原理,通过将其与常见的常规探测器相比较,充分探讨了不同探测环境下的优越性所在。其中,着重分析了其极早期报警、准确探测火灾、不产生误报的特点。通过对空气采样早期探测系统在国外发展历史的分析,并结合我国的实际情况,认为这种探测方式将在我国得到广泛应用,并会根据我国的国情不断继续发展完善。     

基于SOFM神经网络的SAR图像目标识别

在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别。通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络对目标进行了聚类分析。实验表明,选取的特征向量能够较准确地描述目标,且SOFM神经网络能够自适应,自组织地对目标进行聚类。同时,用测试图像对训练好的网络进行了测试,得到了较为理想的识别效果。     

模糊神经网络的并联结构及其在噪声信号识别中的应用

采用模糊神经网络分类算法,提出了一种模糊网络的组合结构及多种组合算法．通过对辐射噪声信号的分类试验表明,该方法可充分利用多种特征子网络的模糊分类信息,显著地提高了网络的分类能力．     

基于网络雷达的目标定位跟踪

网络雷达实现了有源与无源探测一体化及雷达情报与电子对抗情报一体化,具有良好的目标定位跟踪性能。首先分析了网络雷达工作在有源无源一体模式的目标定位原理及定位的CRLB,并通过仿真说明了网络雷达的定位优势。然后根据网络雷达的特点,提出了一种基于目标状态和属性联合最近邻的数据关联算法,该算法合理地利用了目标的电子属性信息(如载频、重频、脉宽和脉内特征等)。对小角度交叉运动目标进行了跟踪仿真试验,该算法得到了很好的关联跟踪效果。     

自组织映射神经网络分类器

本文利用改进的自组织映射人工神经网络的方法完成分类问题。该方法由给定的模式样本训练网络,分类的结果由网络的输出直接给出,避免了估计概率密度函数时引入的误差。实验的结果说明了该方法的有效性。     

公路隧道火灾探测器选型试验研究

为了更好地指导公路隧道的设计单位、建设单位科学合理地选用火灾探测器,组织开展了隧道实体点火试验,结合实际设计了明火、污染、移动火盆和烟火4组试验,对3种火灾探测器的报警时间和报警准确性进行了试验研究,并对试验结果进行了分析,认为火焰探测器适于在山西省公路特长隧道和长隧道中使用。     

基于VFGPIR联合特征的决策级加权融合检测方法

车载前视地表成像雷达(VFGPIR)探测浅埋目标时面临虚警率过高问题,可利用序列图像特征的联合检测解决这一问题.首先利用Fisher鉴别比(FDR)定量评估从单帧和序列图像中提取的单个特征的鉴别能力;然后针对单个最优序列特征无法满足探测指标要求提出一种基于决策级加权融合的多特征联合检测方法;最后利用接收机工作特性(ROC)曲线来验证所提方法的有效性.试验结果表明:序列特征比单帧图像特征具有更好的鉴别能力;所提方法性能优于单个最优序列特征、特征向量和多数票融合准则对应的检测结果,有望满足实际探雷应用需求.     

基于互联网的城市消防监控系统研究

针对目前各建筑物内安装的火灾探测报警系统及消防设施在实际使用过程中暴露出的问题,研究基于Inter-net的城市消防监控系统,该系统能够及早监控火情,将火灾消灭在萌芽阶段,以减少城市火灾带来的巨大损失。     

风力发电装置火灾探测报警技术研究

介绍了风力发电装置的消防现状,分析了风力发电装置的火灾风险,提出了一套适用于风力发电装置的基于火灾图像识别、光学感烟、吸气式感烟等火灾判据相结合的复合式自动火灾探测报警系统方案,为风力发电装置的消防安全提供有益参考.     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。     

基于信息融合技术的复合式火灾探测器

在火灾探测中对单一的火灾特征参数信息进行判断和识别的探测器，易受到环境的干扰，限制了其探测性能，系统的高误报率问题比较突出；复合式火灾探测器采用信息融合技术进行多火灾特征参数信息的判断和识别，提高了火灾探测的可靠性和准确性。介绍了复合式火灾探测器中多传感器的选择。结合火灾探测独特的三层结构（数据层、特征层、决策层）讨论了数据融合技术在火灾探测系统中的应用，并对多传感器在数据层信息融合的模型结构进行了归纳。     

火灾视频监控报警系统的应用研究

分析了智能视频监控火灾报警系统研究的发展现状和趋势，研究火灾视频监控报警系统的工作原理、系统组成、有关火焰图像处理算法和火焰的视频图像信号特性，在此基础上，提出系统设计方案，为将智能视频监控报警应用于消防工作进行有益的探索和研究。     

基于CAN总线和DSP的火灾自动报警控制系统设计

利用CAN总线的高性能价格比、实现简单和DSP的集成度高、运算速度快等突出优点,将CAN总线和DSP应用于火灾自动报警控制系统中,为火灾自动报警和灭火系统远程控制提供了一种新的设计方法。     

谈火灾自动报警系统的干扰因素及对策

火灾自动报警系统能否正常稳定的运行,对建筑物的消防安全起到至关重要的作用.通过分析火灾自动报警系统的干扰原因,提出一些增强火灾自动报警系统抗干扰能力的方法,为火灾自动报警系统设计、施工提供参考.     

火灾中受热铜导线断面形貌的研究

在火灾调查工作中,初步估计局部火灾现场的温度是非常必要的.利用扫描电子显微镜(SEM)对不同受热温度下铜导线断面形貌特征进行了研究,并通过金相显微镜对导线微观组织进行研究,得出断面形貌特征与受热温度之间的关系;提出了一种能够根据断面形貌特征判断导线所处火场温度的方法,从而为火灾调查工作提供技术参考.