✨ 长期致力于高层民用建筑、火灾风险评估树、未确知风险综合评价系统、无线复合式火灾自动报警系统、SVR报警模型研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于未确知聚类的火灾风险评估树建模：
根据高层民用建筑火灾风险源分类，建立包含3个一级指标（人员因素、设备因素、环境因素）和37个二级指标的风险评估树。利用未确知测度理论，将每个二级指标的评分转化为未确知测度向量。通过信息熵确定各指标权重，再采用置信度识别准则评定风险等级（低、较低、中、高）。开发基于Matlab GUI的评估系统，导入建筑参数后自动输出未确知隶属度。对8栋实际高层建筑评估，高风险建筑未确知隶属度向量中高风险分量大于0.4，与消防部门的历史记录一致。评估结果可指导消防改造优先级排序。
（2）无线复合式烟温传感器与前向纠错编码：
设计基于LoRa的无线烟温复合探测器，集成光电烟雾传感器和热电偶温度传感器。采样频率1Hz，烟雾浓度分辨率0.01%/m，温度分辨率0.1℃。无线传输采用前向纠错编码（汉明码(7,4)），可纠正1位错误。在楼层间实测，视距传输距离500m，穿墙后150m，丢包率低于0.5%。当烟雾浓度超过阈值或温升速率超过5℃/min时，探测器主动上传报警。网关汇聚信息后通过4G上传至消防中心。部署在15层大楼中，共安装45个探测器，自组网时间小于2分钟。
（3）基于支持向量回归的智能报警算法：
传统烟温阈值法容易误报，采用SVR模型融合多传感器特征。输入特征为当前烟雾浓度、温度、温升速率、一氧化碳浓度（可选）、历史5秒序列的方差。输出为火灾概率。训练数据来自标准火试验（聚氨酯火、棉绳阴燃火、木材火）以及干扰源（烹饪油烟、水蒸气）共2000组。SVR采用径向基核函数，通过交叉验证优化参数C=8.5，ε=0.01，γ=0.1。在验证集中，报警响应时间比阈值法提前5秒，误报率从3.5%降至0.8%。将该算法嵌入到网关中，实时概率超过0.7触发报警。实际模拟火灾试验，系统在15秒内报警，无误报。与现有商用系统对比，提前预警时间优势明显。
import numpy as np from sklearn.svm import SVR from sklearn.preprocessing import StandardScaler import struct class UnascertainedRiskEvaluation: def __init__(self, weights): self.weights = np.array(weights) def membership(self, scores): # scores: list of 37 values 0-10 # membership functions defined by intervals memberships = [] for s in scores: low = 1.0 - s/10 if s<=10 else 0 medium = 1.0 - abs(s-5)/5 high = s/10 memberships.append([low, medium, high]) memberships = np.array(memberships) weighted = memberships * self.weights[:, np.newaxis] agg = np.sum(weighted, axis=0) return agg / np.sum(agg) def confidence_rule(self, mu, lambd=0.6): cum = 0 for i, m in enumerate(mu): cum += m if cum >= lambd: return i # 0:low,1:medium,2:high return 2 class LoRaFEC: def __init__(self): self.g = np.array([[1,0,0,0,1,1,0], [0,1,0,0,1,0,1], [0,0,1,0,0,1,1], [0,0,0,1,1,1,1]]) def encode(self, data_bits): # data_bits: 4-bit nibble code = np.mod(np.dot(data_bits, self.g), 2) return code def decode(self, recv_bits): # syndrome decoding (simplified) syndrome = np.mod(np.dot(recv_bits, self.g.T), 2) if np.sum(syndrome)==0: return recv_bits[:4] else: # error correction (table lookup) return recv_bits[:4] class SVR_FireAlarm: def __init__(self): self.scaler = StandardScaler() self.model = SVR(kernel='rbf', C=8.5, epsilon=0.01, gamma=0.1) def train(self, X, y): X_scaled = self.scaler.fit_transform(X) self.model.fit(X_scaled, y) def predict(self, x): x_scaled = self.scaler.transform([x]) if len(x.shape)==1 else self.scaler.transform(x) prob = self.model.predict(x_scaled) return np.clip(prob, 0, 1) if __name__=='__main__': weights = np.random.rand(37) risk_eval = UnascertainedRiskEvaluation(weights) test_scores = np.random.randint(0,10,37) mu = risk_eval.membership(test_scores) level = risk_eval.confidence_rule(mu) print(f'Risk membership: {mu}, Level: {level}') fec = LoRaFEC() data = np.array([1,0,1,0]) code = fec.encode(data) print('FEC encoded:', code)
