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针对传统的采用单一火灾传感器的自动消防系统易产生误报警、漏报警的问题，提出基于MSA（multistep-alarm）的智能火灾报警系统．该系统采用基于BP神经网络的多传感器数据融合技术融合各种火灾传感器的信号，以减少报警时间、误报警和漏报警．提出了相关判定规则，以确认火灾报警信号，克服BP算法容易陷入误差局部最小、单纯使用训练值会产生振荡的缺陷．实验结果表明，与3种单一传感器的平均值比较，基于MSA的智能火灾报警系统的误报率和漏报率分别减少了80％和92％，报警时间缩短了50％．