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摘要
针对化工生产车间中无火、明火和阴燃等类型的火灾，提出了一种基于模糊神经网络的火灾报警方法。设计了化工生产车间火灾报警整体的报警流程，为提升抗干扰能力，优化数据采集电路，并对数据传输的ZigBee协议栈结构进行设计，对接收到的数据进行归一化处理，提供稳定数据源，确定模糊神经网络火灾判定的输入向量，分析内部函数和权值，构建三角型隶属函数进行计算，实现火灾的分类报警。为验证设计报警方法的有效性，设计了仿真实验，并与传统报警方法对比。仿真结果表明：与传统的火灾报警方法相比，该方法针对多种火灾类型的报警应用中训练收敛速度更快，报警精度更高。
