本文主要研究内容
作者史册,裘炅（2019）在《基于深度学习机制的火警协议智能分析模型》一文中研究指出：火灾自动报警器品牌和型号众多,不同品牌或型号的数据协议均有所不同,这为智慧消防的信息集成增加了难度。为解决这一问题,文中提出一种将深度学习技术与火警协议分析模型相结合的SSAESMFA模型。该模型基于栈式稀疏自动编码器和Softmax回归,能够通过对已知消防设备的协议数据进行深度学习,实现对未知协议数据的识别。经过训练,SSAESMFA对协议数据的识别准确率能达到99. 83%,实验表明,该模型有较高的对消防设备协议数据的特征提取分类能力,可有效提高智慧消防的信息集成效率。
Abstract
huo zai zi dong bao jing qi pin pai he xing hao zhong duo ,bu tong pin pai huo xing hao de shu ju xie yi jun you suo bu tong ,zhe wei zhi hui xiao fang de xin xi ji cheng zeng jia le nan du 。wei jie jue zhe yi wen ti ,wen zhong di chu yi chong jiang shen du xue xi ji shu yu huo jing xie yi fen xi mo xing xiang jie ge de SSAESMFAmo xing 。gai mo xing ji yu zhan shi xi shu zi dong bian ma qi he Softmaxhui gui ,neng gou tong guo dui yi zhi xiao fang she bei de xie yi shu ju jin hang shen du xue xi ,shi xian dui wei zhi xie yi shu ju de shi bie 。jing guo xun lian ,SSAESMFAdui xie yi shu ju de shi bie zhun que lv neng da dao 99. 83%,shi yan biao ming ,gai mo xing you jiao gao de dui xiao fang she bei xie yi shu ju de te zheng di qu fen lei neng li ,ke you xiao di gao zhi hui xiao fang de xin xi ji cheng xiao lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子科技的史册,裘炅，发表于刊物电子科技2019年01期论文，是一篇关于火灾自动报警器论文,智能分析论文,深度学习论文,自动编码器论文,回归论文,特征提取论文,电子科技2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子科技2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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