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杨芸

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇火灾
  • 1篇火灾探测
  • 1篇舰船
  • 1篇舰船火灾
  • 1篇LS-SVM
  • 1篇MO

机构

  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 1篇杨芸
  • 1篇王传之

传媒

  • 1篇消防科学与技...

年份

  • 1篇2015
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排序方式：
MOLS-SVM在舰船火灾探测中的应用
2015年
采用多输出最小二乘支持向量机(MOLS-SVM)方法,基于舰船火灾初期CO含量、烟雾浓度和温度变化等特征,对舰船无火、阴燃火、明火的发生概率进行预测。仿真结果显示,采用MOLS-SVM方法能及时、准确地对三种不同类型火灾的发生概率进行预测,精度较高,且MOLS-SVM是一种智能算法,能提高探测的智能化水平。
王传之杨芸
关键词：火灾探测支持向量机舰船火灾
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