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提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法．利用加窗函数的外推算法和最小二乘法，提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息，建立一个3输入，3输出的概率神经网络的系统决策层．选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本，对网络进行训练．仿真结果表明，经过50次训练，最终误差为10^-2，方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别，正确判别明火，且对于干扰信号能够有效滤除．