受珍珠母启发的柔性MXene基薄膜，用于超级电容器和压阻传感器中的多种功能应用

《Sensors》：Nacre-Inspired Flexible Mxene-Based Films for Multifunctional Applications in Supercapacitors and Piezoresistive Sensors

　　

摘要

为解决传统火灾探测系统存在的误报、漏报以及响应延迟等问题，本文提出了一种基于多传感器信息融合的仓库火灾探测方案。通过构建ZigBee无线传感器网络，并整合温度传感器、一氧化碳浓度传感器和烟雾传感器，可采集仓库内的火灾模拟数据。在数据处理层面，创新性地采用了改进的Grubbs准则来剔除异常值，同时用中位数代替平均值，以有效抑制同侧屏蔽效应。在特征层融合阶段，设计了通过余弦递减惯性权重粒子群优化算法（CIW-PSO）优化的BP神经网络模型。通过动态调整学习因子（c₁、c₂）和惯性权重（w），显著提升了算法的收敛速度和全局优化能力。在决策层面，引入了模糊逻辑推理机制，整合多参数隶属函数，从而降低误判概率。现场测试表明，该系统能够在50米×100米的仓库环境中实现早期火灾预警，与单传感器相比，误报率降低了42%，响应时间缩短了35%，为仓库消防安全提供了高效可靠的智能解决方案。