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舱室是船舶的重要组成部分。当某舱室发生火灾时，其相邻舱室极易引发连锁性起火，此时如果报警系统不能及时、准确、可靠地给出各舱室的关联报警信息，就会对整个船舶造成严重危害。为了增加船舶火灾报警系统的早期预警与关联报警功能，分析了通常情况下典型船舶舱室的火灾报警判别要素并对其进行量化，建立舱室火灾报警优先级BP神经网络评估模型，运用LM算法对该评估模型进行学习训练，并通过测试样本验证该船舶舱室火灾报警优先级评估模型的可行性与准确性。该方法有助于提高报警系统对各舱室火灾探测报警的准确性，从而可降低由于舱室关联起火