【摘 要】
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在混合气体识别的研究中，针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题，提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法.首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力，有效降低原始数据对后续操作的影响；其次进行多次实验训练，对卷积神经网络进行参数优化，提高网络模型性能；最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中.实验结果表
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在混合气体识别的研究中，针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题，提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法.首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力，有效降低原始数据对后续操作的影响；其次进行多次实验训练，对卷积神经网络进行参数优化，提高网络模型性能；最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中.实验结果表明，卷积神经网络算法对此数据集的气体种类检测准确率达到93%,比BP神经网络算法应用于气体识别时精度更高、误差更小，为电子鼻系统气体种类检测提供了一种新的方法.
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