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一种基于卷积神经网络的混合气体识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于卷积神经网络的混合气体识别方法专利类型：发明专利

发明人：于重重，韩璐，肖开泰，孟祥宁，赵霞

申请号：CN201910541654.8

申请日：20190621

公开号：CN110309867A

公开日：

20191008

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公布了一种基于卷积神经网络的混合气体识别方法，将利用传感器获得的原始气体时序数据根据不同的方式映射为类图片矩阵，再利用卷积神经网络模型CNN进行特征提取和分类，由此实现对混合气体的分类。本发明基于卷积神经网络的分类优势，应用于时序的混合气体的分类领域，利用CNN的卷积操作提取出矩阵数据更全面的特征，不仅速度快，还能够得到较高的准确率。本发明能够解决现有的混合气体分类技术由于输入数据的限制而无法直接应用图像分类的

VGG，Google‑Net等CNN网络针对混合气体数据进行分类的问题。

申请人：北京工商大学，煤科集团沈阳研究院有限公司

地址：100048 北京市海淀区北京海淀阜成路33号

国籍：CN

代理机构：北京万象新悦知识产权代理有限公司

代理人：黄凤茹

本文发布于:2024-09-20 14:50:18，感谢您对本站的认可！

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