申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2020-03-27

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111443165A

主分类号：G01N33/00(20060101)

分类号：G01N33/00(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.06.11#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于气体传感器与深度学习的气味识别方法，通过气体传感器阵列获取待测气味的响应曲线簇，并将该原始数据直接作为气味识别深度神经网络的输入样本，对其进行数据预处理与数据扩增，利用深度学习自动提取时间序列响应数据层次化特征，同时进行全局特征提取和长程动态特征提取，并通过分类器输出气味标签，实现高灵敏、特异性气味识别。本发明方法具有高灵敏度、高可靠性，可广泛应用于工业生产、医疗、环境和安全等领域。

主权项：1.一种基于气体传感器与深度学习的气味识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过气体传感器阵列获取待测气味的响应曲线簇；2对所述响应曲线簇进行数据预处理和数据扩增得到传感信号；3对所述传感信号进行骨干网络多维时间序列信号特征提取，同时进行全局特征提取和长程动态特征提取；4进行多模态特征融合和分类输出气味标签，完成待测气味的识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于气体传感器与深度学习的气味识别方法

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