申请/专利权人：华中科技大学;深圳华中科技大学研究院

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117805317A

主分类号：G01N33/00

分类号：G01N33/00;G06F18/2413;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/0499;G06N3/047;G06F18/25;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提供一种基于电子鼻系统的多组分气体检测方法及装置，方法包括：通过电子鼻系统采集多组分气体样本，对所述多组分气体样本进行气体种类识别，得到所述多组分气体样本的识别结果，并采集多组分气体样本作为训练集；在确定所述多组分气体样本的气体种类的情况下，将所述测试集输入至训练好的混合神经网络中，得到所述测试集的二维检测结果，所述二维检测结果包括所述测试集对应的多组分气体样本中每一维气体的气体浓度。本发明能够实现多组分气体的多远浓度检测，进而提高多组分气体样本的检测精确度和检测效率。

主权项：1.一种基于电子鼻系统的多组分气体检测方法，其特征在于，包括：通过电子鼻系统采集多组分气体样本，对所述多组分气体样本进行气体种类识别，得到所述多组分气体样本的识别结果；在确定所述多组分气体样本的气体种类的情况下，将所述多组分气体样本的测试集输入至训练好的混合神经网络中，得到所述测试集的二维检测结果，所述二维检测结果包括所述测试集对应的多组分气体样本中每一维气体的气体浓度；其中，所述训练好的混合神经网络是基于长短期记忆神经网络和全连接层构建，并基于多组分气体样本的训练集和所述训练集对应的检测标签进行训练得到的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学;深圳华中科技大学研究院 一种基于电子鼻系统的多组分气体检测方法及装置

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