【摘 要】
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针对小空间火灾探测方法单一、误报漏报率高、采集数据处理简单的问题,提出1种小空间火灾多元探测装置及方法,能够实现对火灾的烟雾、CO气体、温度、火焰等的多元探测,多角度
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）,山东省科学院自动化研究所
【基金项目】
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山东省科学院—新泰市产学研协同创新基金项目(2019-CXY28),山东省科学院—兰山区产学研协同创新基金项目(2018XY-18)
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针对小空间火灾探测方法单一、误报漏报率高、采集数据处理简单的问题,提出1种小空间火灾多元探测装置及方法,能够实现对火灾的烟雾、CO气体、温度、火焰等的多元探测,多角度多方位采集火灾信号,利用信息融合技术和算法,寻找特征信息之间的规律,对数据信息进行分析解析、优化组合,运用人工神经网络和模糊推理方法,采取反复的样本训练将探测数据的误差降到最低,从而准确地判断火灾所处的阶段和类型,及时有效地采取灭火抑制措施。研究结果证明,小空间火灾多元探测方法能够满足小空间的火灾探测要求,减少了公共财产的损失,对火灾探测的进
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