船舶火灾发生后，受到其环境和空间的限制，容易造成严重的财产损失甚至危及人员生命安全。传统的单一型火灾探测器（包括温度、二氧化碳、烟雾等）存在较高的误报率，通过多传感器数据融合技术，可以有效减少误报率，帮助判断火灾发生。笔者采用粒子群优化神经网络的方法，对火灾数据进行模拟训练，判断火灾的发生情况，符合船舶火灾探测系统的要求。并对船用火灾探测器架构设计作简要叙述。
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