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目前智能家居防火系统大多采用烟雾、CO和温度报警,但传统的烟雾和温度报警对于正常生活产生的烟雾和温度上升等原因会产生误报并且稳定度低。针对这一局限性,利用模糊推理和神经网络推理算法,采用多源信息融合技术,根据火灾发生的特征现象选择CO、烟雾浓度和温度信号作为系统输入信号,控制器应用改进的算法处理采集的数据,输出火灾概率以预报火灾。