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应用径向基函数(RBF)神经网络解决红外检测报警产品的误报、错报问题,在传统的0/1报警模式输出的基础上,增加了主动式预警信号输出的功能。通过对K-means聚类法和梯度训练法两种RBF神经网络应用于红外栅栏的仿真结果表明,K-means聚类法的RBF网络的精确度高、执行速度快,它能提高报警的精确率,满足实际应用需要。