公开(公告)号：CN114611854A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202011400622.5

申请日：2020-12-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 魏守明 ,  卢佳琦 ,  何晨光

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  H04W4/38

Abstract: 本发明公开一种基于灰色小波神经网络的火场态势信息感知方法。步骤1：对信息源采集的现场态势信息进行规范化处理得到信息数据集矩阵W；步骤2：通过灰色系统理论计算出灰色系统模型信息感知值矩阵X；步骤3：利用信息感知值矩阵X的向量训练小波神经网络求出态势感知小波神经网络，组成所求的灰色小波神经火场态势信息感知网络；步骤4：向灰色小波神经火场态势信息感知网络输入火场态势信息向量矩阵，经过灰色小波神经进行火灾现场态势感知，得到最终输出态势感知向量Y。针对灰色模型对非线性问题没有较好解决以及普通神经网络收敛特性不稳定的问题，该方法用以解决采用某一单一方法作为态势信息融合感知标准会放大单一方法的弊端。

公开(公告)号：CN114611854B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202011400622.5

申请日：2020-12-04

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 魏守明 ,  卢佳琦 ,  何晨光

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  H04W4/38

Abstract: 本发明公开一种基于灰色小波神经网络的火场态势信息感知方法。步骤1：对信息源采集的现场态势信息进行规范化处理得到信息数据集矩阵W；步骤2：通过灰色系统理论计算出灰色系统模型信息感知值矩阵X；步骤3：利用信息感知值矩阵X的向量训练小波神经网络求出态势感知小波神经网络，组成所求的灰色小波神经火场态势信息感知网络；步骤4：向灰色小波神经火场态势信息感知网络输入火场态势信息向量矩阵，经过灰色小波神经进行火灾现场态势感知，得到最终输出态势感知向量Y。针对灰色模型对非线性问题没有较好解决以及普通神经网络收敛特性不稳定的问题，该方法用以解决采用某一单一方法作为态势信息融合感知标准会放大单一方法的弊端。