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 極早期空氣采樣式感煙火災探測報警系統實現了超高靈敏度的同時，完全解決了誤報警問題，并因此獲得了英國女王科技成就獎。其主要措施如下：
灰塵過濾與雙頻振幅灰塵識別技術LDDTM。系統采集來的氣體樣本首先經過過濾器，將粒徑大于20μm的灰塵濾掉，消除其干擾。在激光探測腔內，煙霧顆粒對激光產生散射，并通過光接收器產生電信號。接收器能夠把煙霧粒子與灰塵大顆粒、水分子團等小顆粒區(qū)分開來，在信號處理過程中予以去除，防止誤報警。
ClassiFire人工智能技術。空氣采樣式感煙火災探測報警系統時時刻刻在學習環(huán)境（Autolearn），繪制出非火災煙霧濃度分布曲線（正態(tài)分布），根據煙霧濃度分布、誤報警概率（從每年一次到每五百年一次共六級）確定報警閾值，并根據環(huán)境煙霧的變化不斷做出調整。
空氣采樣式感煙火災探測報警器的前三級報警的閾值由智能軟件設定并不斷調整，以適應環(huán)境的變化，消防誤報警。第四級報警要為氣體滅火等聯動設備提供信號，其閾值由人工設定，以滿足我們的要求。
“混合光學神經網絡”技術。“AissFire”人工智能技術和雙頻振幅灰塵識別技術LDDTM，極大地減少了誤報,但在對火災煙霧粒子的識別方面還不夠完善。空氣采樣式感煙火災探測報警系統運用能識別火災煙霧粒子的“混合光學神經網絡”技術，使吸氣式高靈敏度感煙火災探測報警器有了質的飛躍。
參照探測器。在空氣采樣式感煙火災探測報警系統網絡中設置一個參照探測器，監(jiān)測環(huán)境的污染情況，其他保護區(qū)的探測器根據其受外界環(huán)境的影響程度，確定出一個系數，并通過運算消除此影響。