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动态可重构神经网络的FPGA实现及其在燃爆状态监测中的应用

可燃气体燃爆过程通常伴随多种气体浓度的变化，因此其燃爆状态的判断较为复杂，文中使用DBN多传感器数据融合模型结合CAN/Zigbee混合网络，建立了一种可燃气体燃爆状态监测系统。DBN由RBM和BP神经网络构成，RBM通过非监督学习方法提取数据的特征值，同时降低特征的维度；BP神经网络接收RBM的输出数据，通过监督学习方法进行气体燃爆状态判断。实测结果表明，该系统具有较高的分类判断准确率。