检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南科技大学能源与安全工程学院,湘潭411201 [2]中南大学资源与安全工程学院,长沙410083
出 处:《中国安全科学学报》2008年第4期61-65,共5页China Safety Science Journal
基 金:2007年国家“973”计划项目资助(2007CB209400);“十一五”国家科技支撑计划重点项目资助(2007BAK24B05);中国科技大学火灾科学国家重点实验室开放课题资助(HZ2006-KF06)湖南省自然科学基金资助(05JJ40072);湖南省教育厅青年基金资助(05B015)
摘 要:依据建筑物火灾危险性的影响因素,应用人工神经网络理论及系统安全方法,建立了建筑物火灾危险性的评价指标体系,该方法摆脱了评价过程中的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性等缺点,大大提高了准确性。为了验证评价模型的准确性,将该理论应用到某高校图书馆火灾危险性评价中,快速、准确地得到了安全评价结果,取得了满意效果,为建筑物防火设计以及安全管理提供了可行的依据。According to the factors affecting the risk of building fire, an index system for assessing the risk of building fire was established by applying artificial neural network theory and system safety methods, which avoids the randomieity in assessment process and the assessment staff's subjective uncertainty and cognitive fuzziness. To validate the accuracy of this assessment model, the fire risk of a college library was assessed by using this model. The result was quickly got with accuracy and satisfaction, which provides feasible foundation for the protection design and safety management of building fires.
关 键 词:人工神经网络(ANN) 建筑物火灾 安全评价 训练 系统误差
分 类 号:X928.7[环境科学与工程—安全科学]
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