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从传统算法和人工神经网络算法两方面，总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO2四种火灾特征的组合为例，基于MATLAB，运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明，采用PNN将多传感器信息融合后对火灾探测的准确度远高于单一种类火灾探测器；当扩展系数取0．3时，PNN对测试数据进行模式识别的准确度可高达98．95％。训练后的PNN可以更好地用于火灾的探测。