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极早期空气采样式感烟火灾探测报警系统实现了超高灵敏度的同时，完全解决了误报警问题，并因此获得了英国女王科技成就奖。其主要措施如下：
灰尘过滤与双频振幅灰尘识别技术LDDTM。系统采集来的气体样本首先经过过滤器，将粒径大于20μm的灰尘滤掉，消除其干扰。在激光探测腔内，烟雾颗粒对激光产生散射，并通过光接收器产生电信号。接收器能够把烟雾粒子与灰尘大颗粒、水分子团等小颗粒区分开来，在信号处理过程中予以去除，防止误报警。
ClassiFire人工智能技术。空气采样式感烟火灾探测报警系统时时刻刻在学习环境（Autolearn），绘制出非火灾烟雾浓度分布曲线（正态分布），根据烟雾浓度分布、误报警概率（从每年一次到每五百年一次共六级）确定报警阈值，并根据环境烟雾的变化不断做出调整。
空气采样式感烟火灾探测报警器的前三级报警的阈值由智能软件设定并不断调整，以适应环境的变化，消防误报警。第四级报警要为气体灭火等联动设备提供信号，其阈值由人工设定，以满足我们的要求。
“混合光学神经网络”技术。“AissFire”人工智能技术和双频振幅灰尘识别技术LDDTM，极大地减少了误报,但在对火灾烟雾粒子的识别方面还不够完善。空气采样式感烟火灾探测报警系统运用能识别火灾烟雾粒子的“混合光学神经网络”技术，使吸气式高灵敏度感烟火灾探测报警器有了质的飞跃。
参照探测器。在空气采样式感烟火灾探测报警系统网络中设置一个参照探测器，监测环境的污染情况，其他保护区的探测器根据其受外界环境的影响程度，确定出一个系数，并通过运算消除此影响。
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