基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的無線火災預警系統(tǒng)

摘要：針對傳統(tǒng)火災預警系統(tǒng)中單一傳感器數(shù)據(jù)檢測的缺陷，提出一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型的無線多傳感信息融合火災預警系統(tǒng)。該模型借助Matlab平臺進行信息融合算法模擬，并經(jīng)過試驗驗證，大大提高了火災預警系統(tǒng)的準確率和可靠性。
關鍵詞：反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡；信息融合；ZigBee；火災預警

0 引言
提出一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的無線多傳感信息融合火災預警系統(tǒng)。通過對溫度、火焰、煙霧和CO濃度等多類同構或異構傳感器的冗余信息和互補信息進行多級別和多方面融合處理，從而獲得比單一或單類傳感器更為準確、可靠的檢測。同時，采用無線方式，系統(tǒng)組網(wǎng)靈活，且便于施工。系統(tǒng)模型借助Matlah平臺進行建構和模擬仿真，從而大大提高了開發(fā)效率。

1 系統(tǒng)設計
基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的無線火災預警系統(tǒng)由預處理單元、ZigBee無線傳感網(wǎng)絡、信息融合處理單元和預警發(fā)布四部分構成。預處理單元首先承擔來自多傳感器陣列的初級信息處理，主要是數(shù)據(jù)清洗、初級信息處理和應急控制。然后通過ZigBee無線傳感網(wǎng)絡上傳預處理數(shù)據(jù)至信息融合處理單元，處理后的數(shù)據(jù)進行保存并經(jīng)過預警發(fā)布單元輸出。其預警系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。

2 系統(tǒng)算法模型
2．1 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型
信息融合處理單元的信息融合決策部分是系統(tǒng)實現(xiàn)的關鍵結點，其決策單元是整個火災預警系統(tǒng)的核心單元，建立在神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型基礎上。
本文采用基于三層網(wǎng)絡結構的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(簡稱BP網(wǎng)絡)是將W-H學習規(guī)則一般化，對非線性可微分函數(shù)進行權值訓練的多層網(wǎng)絡。該BP網(wǎng)絡是一種多層前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其神經(jīng)元的變換函數(shù)選取S型函數(shù)，因此輸出量為0～1之間的連續(xù)量，它可以實現(xiàn)從輸入到輸出任意非線性的映射，其權值的調(diào)整采用反向傳播的學習算法模型。
該模型通過訓練樣本訓練網(wǎng)絡中的權值系數(shù)，直到隨機學習誤差趨于穩(wěn)定且滿足學習誤差閾值的時候，停止訓練，取當前的權值系數(shù)作為最終的判斷系數(shù)。
其網(wǎng)絡模型結構如圖2所示。