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为降低火灾自动报警系统的误报、漏报率,基于BP神经网络算法,用LabVIEW虚拟仪器开发了一套智能火灾识别模型。在火灾探测区域内合理布置若干感温探测器,在火灾识别模型中,将探测到的温度场参数作为BP神经网络的输入,火灾发生与否作为输出,并对影响BP神经网络的各项参数和该模型的运行结果进行测试研究。仿真试验结果表明:选取42组训练样本,当网络训练到4 000次左右时,最大相对误差值达到目标值0.1,其中大部分相对误差值达到0.05以下,网络的实际输出值非常逼近样本的理想输出值;实际火灾试验表明:该火灾识别模型能够探测火灾的发生。 相似文献
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随着社会文明的高速发展,越来越多的高科技新兴产品进入人们的生活,带给人们更多的方便和享受的同时,也使城市生活垃圾结构发生了很大的改变,废电池、废电冰箱、废电脑等家用电器及其废物的另类生活垃圾成为今天新的环境问题.从环境管理和绿色处理的角度,综合概述了国内外废旧电脑处理的现状,结合国外的发展经验从绿色处理的角度对废旧电脑的处理与处置方法提出了一些建议. 相似文献