| 改进的深度残差网络的混合气体定量分析方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：182 K | |
| 標(biāo)簽： 室内有害气体 气体定量分析 仿生嗅觉 | |
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| 文檔介紹：为了有效监测室内有害气体，提出了一种改进的深度残差网络的室内有害气体定量分析方法。该方法使用残差网络来提高深度学习方法学习干扰信号特征的能力，并提高混合气体定量分析的准确性以及模型的鲁棒性。将软阈值化用作非线性层，并将其嵌入到深度神经网络中，以消除非必要的噪声特征。该方法结合了深度学习与传统信号处理降噪算法的优点，通过使用具有不同干扰水平的甲醛气体样本集进行了验证，实验结果表明该模型在有干扰的场景下仍具有较高的准确率。 | |
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