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本文对基于红外气体分析的火灾探测若干问题进行了研究。本研究首先深入分析研究各种类型火灾产生的气体成分，选择CO2、CO和CH4作为进行早期火灾探测的火灾标示性气体。然后在研究气体红外吸收原理的基础上，确定火灾标示性气体CO2、CO和CH4的特征红外吸收波长，选定红外热释电气体探测器各个通道的中心工作波长；深入探讨热释电红外气体探测器的光热转换、热电转换和电转换的过程，建立基于红外气体分析原理的火灾气体探测的CO2、CO和CH4气体浓度的计算模型。在分析人工神经元的模型、常用的转移函数、BP神经网络的结构、标准BP算法和改进的BP算法的基础上，设计了火灾气体辨识的BP神经网络模型，并对所设计的BP网络进行训练和辨识能力验证。