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模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要.运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算.在此基础上应用KNN方法对这两种汽油助燃剂进行分类.结果表明, KNN方法对这两种汽油的分类准确率达到100%,且当初始数据未经标准化预处理时也能达到同样准确的分类效果.研究表明:将模式识别方法正确地运用到助燃剂鉴定和分类工作中有助于火灾调查. 相似文献
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通过实体小室轰燃试验,比较BFD曲线参数估计法和FDS场模拟在轰燃预测上的可靠性.采用相关系数法比较BFD曲线参数估计法和FDS场模拟对室内温度变化预测的可靠性; 通过偏差均方根比较了这两种预测方法对室内最高温度预测的可靠性.结果表明,BFD曲线参数估计法对轰燃发生时的室内温度变化的预测结果接近火灾实际情况(平均相关系数为0.920 1),但对未发生轰燃时的预测的可靠性较差(相关系数为0.313 8).通过两种不同网格密度(网格大小分别为0.13 m3和0.053 m3,总网格数分别为45 000和360 000)的FDS场模拟发现,采用细网格时FDS场模拟对温度变化的预测的可靠性较好(相关系数为0.881 8).轰燃发生和未发生两种条件下,FDS场模拟对室内最高温度的预测能力都优于BFD曲线参数估计法,而网格加密对提高FDS场模拟预测能力的影响不明显.通过对火灾时房间内温度预测的比较,可得到不同模型对轰燃发生时间和强度预测的可靠性,这对建筑结构安全和人员逃生具有重要意义. 相似文献
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