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提出了一种基于粗糙集-支持向量机(RoughSet Support Vector Machine,RS-SVM)的火灾识别算法。首先利用粗糙集理论,将描述火灾特征的6个变量映射为粗糙集的知识系统,再去除冗余信息,对该系统进行属性约简,获取该知识系统的规则集;利用SVM泛化和非线性逼近能力,将以上规则集作为训练火灾识别SVM的样本集,最终得到分类准确、优化的火灾识别算法。实验仿真表明:该算法对火灾识别精度高、速度快、抗扰性好、非线性能力强,且适用范围广,对于火灾及时准确识别具有重要意义。