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 極早期空氣采樣式感煙火災(zāi)探測報警系統(tǒng)實現(xiàn)了超高靈敏度的同時，完全解決了誤報警問題，并因此獲得了英國女王科技成就獎。其主要措施如下：
灰塵過濾與雙頻振幅灰塵識別技術(shù)LDDTM。系統(tǒng)采集來的氣體樣本首先經(jīng)過過濾器，將粒徑大于20μm的灰塵濾掉，消除其干擾。在激光探測腔內(nèi)，煙霧顆粒對激光產(chǎn)生散射，并通過光接收器產(chǎn)生電信號。接收器能夠把煙霧粒子與灰塵大顆粒、水分子團等小顆粒區(qū)分開來，在信號處理過程中予以去除，防止誤報警。
ClassiFire人工智能技術(shù)。空氣采樣式感煙火災(zāi)探測報警系統(tǒng)時時刻刻在學(xué)習(xí)環(huán)境（Autolearn），繪制出非火災(zāi)煙霧濃度分布曲線（正態(tài)分布），根據(jù)煙霧濃度分布、誤報警概率（從每年一次到每五百年一次共六級）確定報警閾值，并根據(jù)環(huán)境煙霧的變化不斷做出調(diào)整。
空氣采樣式感煙火災(zāi)探測報警器的前三級報警的閾值由智能軟件設(shè)定并不斷調(diào)整，以適應(yīng)環(huán)境的變化，消防誤報警。第四級報警要為氣體滅火等聯(lián)動設(shè)備提供信號，其閾值由人工設(shè)定，以滿足我們的要求。
“混合光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)。“AissFire”人工智能技術(shù)和雙頻振幅灰塵識別技術(shù)LDDTM，極大地減少了誤報,但在對火災(zāi)煙霧粒子的識別方面還不夠完善。空氣采樣式感煙火災(zāi)探測報警系統(tǒng)運用能識別火災(zāi)煙霧粒子的“混合光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)，使吸氣式高靈敏度感煙火災(zāi)探測報警器有了質(zhì)的飛躍。
參照探測器。在空氣采樣式感煙火災(zāi)探測報警系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置一個參照探測器，監(jiān)測環(huán)境的污染情況，其他保護區(qū)的探測器根據(jù)其受外界環(huán)境的影響程度，確定出一個系數(shù)，并通過運算消除此影響。