火的应用促进了人类的进化，推动了社会的发展，加快了了科学技术的进步，是人类创造出如此辉煌灿烂的文明。而失去控制造成的火灾不仅夺去了人类的生命财产，还破坏了人类赖以生存的生态环境和自然资源，严重的威胁着人类的生存安全。因此，防止火灾发生，减少火灾损失成为人类研究的永恒话题。 九十年代以来，神经网络的自学习、自适应、自组织特性，引起了各国消防界和工程界的极大关注。模拟量探测系统近年来有所发展，但其探测方法和技术存在的主要问题是探测灵敏度低和系统误报警率高，缺乏智能性。本论文以火灾科学研究的基础研究成果为基础，讨论预防火灾的途径，提出了一种探测火灾的新技术。 本文在回顾和总结国内外火灾自动化发展的基础上，以典型工程为依托，系统的介绍了消防自动化系统，进而提出了火灾探测的数学模型，提出将串联型模糊神经网络应用于火灾探测系统。首先将输入信号模糊化后送入神经网络进行处理，其模糊系统用指派法定义隶属度函数，神经网络采用三层前馈BP网络结构，用BP算法进行网络参数的训练。其后由模糊逻辑判决火灾或非火灾。实验结果表明该网络能够准确探测各种标准试验火并有很强的抗干扰能力。配合提出的火灾探测系统的数学模型，本文又提出了以PC104工控机为核心，多传感器的分布式火灾探测系统硬件平台及软件实现，较好的解决了工程实现的问题。