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为了解决火灾气体探测时，能有效地辨识火灾标示性气体的问题，提出一种人工神经网络的辨识方法。通过设计三层反向传播（BP）人工神经网络模型，使用自适应学习速率的BP算法，对所设计的火灾气体辨识BP网络进行训练，经过410次训练后，达到目标误差1×10，而且验证实验中的最大输出误差仅为0．0907。表明：火灾气体辨识的人工神经网络方法能有效地识别“火灾”与“非火灾”状态。