【摘 要】
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室内有害气体对居民的健康容易产生巨大的威胁。为了提高室内有害气体成分识别的准确率,提出一种基于仿生嗅觉与卷积神经网络相结合的室内有害气体成分识别方法。该方法利用
【基金项目】
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广东省省级科技项目(2016A020226018)
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室内有害气体对居民的健康容易产生巨大的威胁。为了提高室内有害气体成分识别的准确率,提出一种基于仿生嗅觉与卷积神经网络相结合的室内有害气体成分识别方法。该方法利用卷积神经网络提取非线性特征的能力对仿生嗅觉的响应信号进行特征提取和成分识别。通过使用气体样本集对该方法进行验证,实验结果表明对不同种类和浓度的有害气体成分识别率均达到88.89%。
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