1、领域做出了杰出的贡献。李杰在基于数字图象处理的森林火灾识别方法研究文中，运用概率论原理对原始图像进行了抽样，以达到减少处理数据并提高计算机处理速度的目的，他还将与结合起来对火灾进行分割，并将图像处理技术和神经网络算法相结合，从而建立了火灾识别系统。饶裕平在基于视频的森林火灾识别方法研究文中，将视频图像处理与人工智能识别技术相结合，设计了套基于视频的自动检测系统来研究图像相关特征，并在滤波方面对中值滤波进行了改进，从而能够更好地对森林火灾图片进行预处理。梁杰在支持向量机在森林火灾识别中的应用研究文中，结合图像增强分割等图像处理方法，并提取有效的火灾特征。然后，利用支持向量机，对提取出的火灾特征进行训练，从而得到火灾特征的最优分类面。最后，利用最优分类超平面，再测试其它样本是否为火灾图像。支持。

2、值，用基于改进的模糊支持向量机进行学习训练，从而得到最优分类超平面。然后，本文将提取新图片中与上述特征相同的特征值，并用得到的分类超平面进行分类。该实验结果表明，此方法可以很好地对火灾区域进行提取，对研究火灾特性有帮助。在火灾识别方面，本文将样本图片分为火灾样本图片和非火灾样本图片，并提取这些图片中的彩色特征纹理特征小波特征，再用改进的模糊支持向量机对这些特征进行训练，从而得到火灾与非火灾的分类超平面。在新图片中提取与上述相同的特征，并把这些特征代入分类超平面，将新图片进行分类，得到的准确率为。关键词森林火灾模糊支持向量机区域提取识别万方数据万方数据，烟雾传感器也不会发出火灾报警信号。目前，由于空气质量的不断下降，如果的浓度过大，空气过于潮湿，检测探头也会失效，这样就会无法检测到火源，也就。

3、多数据是非线性的，并且，火灾提取的多维数据也具有非线性。而人工神经网络具有处理非线性数据的能力，这样就可以很好地解决火灾数据。等人还提出了种空间和神经网络结合的火焰图像检测算法。等人研究了隧道火灾识别技术等人对火灾图像进行人工分割，并把分割后的图像当作模版进行机器学习，再生成关于高斯模型的彩色火焰直方图。根据直方图和火灾随时间变化的特性利用计算机进行判断识别。另外，还有研究者利用与小波变换相联系的算法，并与火焰特征相结合进行火灾识别。万方数据基于模糊支持向量机的森林火灾识别方法研究但是，这种算法对快速移动的物体识别率不高，尤其是对和火焰类似物体的干扰排除能力较弱。除此之外，还有些学者对早期火灾的辐射特性形态学变化特征进行研究，并对这些特征进行分类，然后对它们进行识别。在国内，也有很多学者在。

4、件下，精确度和实时性方面都有欠缺，而依据图像处理进行的非接触式火灾探测技术能有效的改善这些不足。鉴于此，本文主要研究基于改进模糊支持向量机的火灾区域提取和识别方法。论文对模糊支持向量机理论进行了研究，模糊支持向量机以机器学习理论为理论支撑，并且是在支持向量机的基础上加入模糊性，可以降低噪声数据或者是异常样本对正常样本的影响，从而得到更好的分类超平面。本文采用类超球体最小半径方法，这样取得的样本中心更符合分布规律。并对模糊隶属度进行了改进，当训练样本接近类中心样本时，为正常样本，其隶属度较大远离类中心样本的训练样本，成为噪声的可能性也越大，隶属度越小，这样可以有效排除噪声样本的干扰。另外，本文基于模糊支持向量机对火灾区域进行提取，把火灾和非火灾样本的颜色灰度平均值标准差相关系数作为样本的特征。

5、识别系统。该系统主要采用的是红外传感技术。由于在燃烧时，火焰的红外辐射只是集中在定的波段，因此，将这波段的信号制成视频信号可以大大减少处理数据量，从而提高火灾识别效率。中国科技大学的火灾科学重点实验室研制出了型双波段火灾识别系统。该系统能够对早起火灾进行智能识别，已经通过了技术验收，并在些场所已经投入实际应用。算法是火灾识别技术的理论支持。当火灾识别技术与各种不同算法相互结合时，计算机能够更好地去分析火灾数据，并提取有利的火灾特征，把干扰的数据通过定算法减小或者消除。这样就能够使智能监控更好地实现，因而具有现实使用价值。鉴于算法的重要作用，国内外很多学者已经对其进行了重点研究。在国外，有学者对人工神经网络和模糊逻辑应用的结合进行了研究，并把这两个理论应用到火灾识别过程中。在现实生活中，有很。

6、量机的理论建设者是和，该体系建立在统计学习理论结构风险最小原理理论的基础之上，是个比较新的理论体系。这种算法的优势是可以高效处理小的样本和高维样本，从而有效地避免维数灾难。并且，这种算法有很好的训练复杂样本能力和学习能力，能够很好地进行学习推广。然而，这种算法也存在着定的缺陷。针对支持向量机推广到多类分类时存在的些混分和漏分样本的问题，年，林春富等人提出了模糊支持向量机算法。这种算法引入了模糊因子，从而能够提高分类精度。即给每个样本都赋个模糊隶属度，这样，不同的样本对决策函数的学习就会有不同的贡献，从而能够减小外部的影响。由于模糊支持向量机的处理问题的方法更接近人类对事物的认识，因此用模糊支持向量机处理火灾图像问题比传统的方法更有效，更准确。在本文中，模糊支持向量机和图像处理结合起来，根据。

7、不到预防火灾的作用。传统上，即使将温度传感器和烟雾传感器结合使用，这只是多了种传递的信号数据，而如上所述的弊端仍然无法避免。图像识别方法大体上讲，图像识别可以分为人工识别和智能识别两大类。其中，人工识别即人通过直接观察采集到的图像信息去进行识别。但是，这种方法仍然有其弊端。这是因为人的注意力是有限的，不可能通过肉眼获得所有的信息，而很有可能会丢失很多有用的信息，带来的后果不可设想。总之，人工识别的方法是不可取的。另外，这种方法也没有充分利用计算机对数据的高速处理能力。另外，与人工识别相对的万方数据第章绪论是智能识别。近来，随着计算机的运算处理能力不断增强，通过计算机可以进行大量的数据传输和处理，从而能够为具有复杂算法的智能识别技术提供有力保证。图像智能可以利用人的思维去理解图像，对图像进行。

8、有值域中找到最小值。其数学模型般为式其中为维变量，在最优化问题中也叫做决策变量。是以为变量的函数，也是要达到最优值的函数，称为目标函数。是的缩写，表示得到最优值的限制函数，也是其达到最优值必须满足的条件。当约束条件和目标函数都是线性关系时，这种问题模型称之为线性规划。当约束条件或者目标函数有个不是线性时，此时处理的问题就是非线性规划。这里的约束条件可以是等式，也可以是不等式。凸最优化集合，并且任意两点满足条件式，这样为的凸集。凸集有如式的性质在研究同问题空间中，有限的凸集的交集也是凸集问题。如果和都为凸集问题，那么集合式也是凸集。集合，为凸集，那么集合式，也是凸集。凸函数的性质假如有函数是凸函数，并且，为任意的正整数，符合式，万。

9、相关的判断，替代人去处理图片，但是，正如人工识别有很多弊端，智能识别也存在着许多不足之处。这也正是相关领域的研究者需要解决的问题。大家需要从不同的算法着手，对智能识别的利弊进行分析，并对现有的算法进行改进，争取把各种算法做到完善，这也是图像处理不断前进的动力。作为图像识别中的部分，如今，各个国家都很重视图像火灾识别技术的研发。比如，通过利用设计的森林火灾识别系统，可以采集到米以外的图像信息。然后，经过计算机些算法的运算，从中可以得到有用的信息，从而能够判断并识别出是否发生了火灾。另外，公司采用红外和摄像机双波段对火灾进行监控，这样可以使误报率较低。总之，上述公司设计的这些识别系统都与智能识别有关。另外，国内对图像火灾识别技术也很重视。比如，西安交通大学利用图像处理与识别技术，研制出了自动火。

10、支持向量机理论。主要内容包括模糊支持向量机演变形式改进的模糊隶属度函数。第四章基于模糊支持向量机火灾区域提取。主要内容包括火灾图像获取，图像复原，火灾图像各像素点的特征，运用改进模糊支持向量机提取火灾区域的实验过程及结果。第五章基于模糊支持向量机火灾识别。主要内容包括提取识别图片特征，以及运用模糊支持向量机识别火灾过程及结果。第六章总结与展望。主要内容为对本文内容进行了总结，提出及应用其方法的现实意义，并提出论文需改进的方向。万方数据基于模糊支持向量机的森林火灾识别方法研究万方数据第二章机器学习理论第二章机器学习理论机器学习是门多领域交叉学科，主要研究计算机模拟人类学习行为，并获得知识获技能，最优化理论和分类思想是其算法的主要依据。最优化理论最优化问题概念最优化理论为求个多变量函数，并在所。

11、数据届硕士学位论文基于模糊支持向量机的森林火灾识别方法研究作者姓名霍魁指导教师张丽红副教授学科专业物理电子学研究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据山西大学届硕士学位论文基于模糊支持向量机的森林火灾识别方法研究作者姓名霍魁指导教师张丽红副教授学科专业物理电子学研究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据，万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果。作者签名年月日万方数据学位论文使用授权声明学位论文。

12、火灾初期火焰的特征，采用数字图像处理和基于模糊支持向量机的判别方法，对火灾火焰进行识别和报警。论文主要工作和章节安排本文主要工作是对火灾图片进行研究，并提取火灾图片多维特征，利用改进的模糊支持向量机算法对多维特征进行训练，从而可以从幅火灾图像中提取火灾区域，这样能够有助于进步对火灾形态特征进行研究。然后，把火灾图像和非火灾万方数据第章绪论图像作为样本，并提取这些图片中的多维特征，利用模糊支持向量机学习，从而得到最优分类超平面，获得了火灾分类机制并识别火灾。本文的主要章节安排如下第章绪论。主要内容包括本文的研究背景，研究意义，主要工作及章节安排。另外，该章中还介绍了森林火灾的识别现状，以及国内外对不同算法的研究现状。第二章机器学习理论。主要内容包括最优化理论基础基本性质机器分类机制。第三章模。

参考资料：

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