基于人工神经网络的消防服热防护性能检测数据预测  

Test Data Prediction of Thermal Protective Performance of Fire Protective Clothing Based on Artificial Neural Network

作　　者：朱根娣[1] 朱政康[2] 张其松[3] 汪镭[3] 

机构地区：[1]上海理工大学医疗器械研究所 [2]上海理工大学医疗器械学院 [3]同济大学电子信息与工程学院

出　　处：《微型电脑应用》2009年第3期14-16,61,共4页Microcomputer Applications

基　　金：国家自然科学基金(70531020)

摘　　要：论文提出运用径向基函数(RBF)神经网络算法,对消防服热防护性能(TPP)检测系统的测试数据进行智能预测。经过数字仿真实验,基本实现以较高精度预测二度烧伤时刻,验证了这种算法对系统的热通量变化进行预测是可行的,为进一步开展消防服整体热防护性能的研究奠定了技术基础。A study on the test data prediction for the test system of thermal protective performance(TPP) of fire protective clothing based on the modeling by Radial Basis Function(RBF) neural network algorithm is presented.The digital simulation has demonstrated that higher accuracy of the 2^(nd) degree bum time prediction is achieved,and the algorithm predicting changes in heat flux was proved feasible.It can provide technical support for the further research on the thermal protective performance test of firefighters' protective clothing.

关 键 词：消防服 热防护性能检测 径向基函数神经网络 二度烧伤 预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]