论文摘要
火灾自动报警器品牌和型号众多,不同品牌或型号的数据协议均有所不同,这为智慧消防的信息集成增加了难度。为解决这一问题,文中提出一种将深度学习技术与火警协议分析模型相结合的SSAESMFA模型。该模型基于栈式稀疏自动编码器和Softmax回归,能够通过对已知消防设备的协议数据进行深度学习,实现对未知协议数据的识别。经过训练,SSAESMFA对协议数据的识别准确率能达到99. 83%,实验表明,该模型有较高的对消防设备协议数据的特征提取分类能力,可有效提高智慧消防的信息集成效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 史册,裘炅
关键词: 火灾自动报警器,智能分析,深度学习,自动编码器,回归,特征提取
来源: 电子科技 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,自动化技术
单位: 杭州电子科技大学计算机学院
基金: 浙江省科技计划项目(GK090910001)~~
分类号: TU892;TP18
DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.01.0017
页码: 80-85
总页数: 6
文件大小: 1573K
下载量: 37
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