闫　浩，王体春，胡欣欣，谢玉珠（南京航空航天大学机电学院，江苏南京210016）

基于可拓神经网络的火灾探测算法

闫浩，王体春，胡欣欣，谢玉珠
（南京航空航天大学机电学院，江苏南京210016）

为解决传统单一传感器式的火灾探测器容易造成火灾报警的漏报和误报的问题，采用多传感器信息融合技术，将温度、烟雾浓度和CO浓度等多个参数相结合，进行综合分析，对火灾进行早期预测。采用可拓神经网络作为数据融合算法，以温度、烟雾浓度、CO气体浓度三个物理参量作为输入，以三种火灾预警等级作为输出。通过仿真分析结果表明：火灾正确识别率很高，达到93.9%以上。同时通过与传统BP神经网络的对比，表明可拓神经网络在数据融合的速度和可靠性上有突出的优势，从而使可拓神经网络实际应用于火灾早期预测成为可能。

火灾探测；多传感器信息融合；可拓学；可拓神经网络

0　引言

传统的火灾探测算法都是采用基于单一参数判定的简单的阈值判定、滤波及斜率计算等［1，2］，存在较高的误报、漏报率。

多传感器信息融合技术具有多个传感器相互协同操作的优势，同时将不同信息源的数据进行综合处理，提高了系统的智能化［3］。因此，基于多传感器信息融合技术的火灾探测方法已经成为目前火灾探测领域的主要研究方向［4］。如瑞士Cerberus公司率先开发出一种基于分布式智能神经网络算法的火灾探测器；日本的Okymaa Y运用三层前馈网络和反向传播算法对火灾中的烟雾、温度及气体信号进行处理［5］；……