一种基于气体传感器与深度学习的气味识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010229387.3
IPC分类号：G01N33/00;G06N3/08
申请日期：
2020-03-27
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于气体传感器与深度学习的气味识别方法
申请号	CN202010229387.3	申请日期	2020-03-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-24	公开/公告号	CN111443165A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N33/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N33/00 利用不包括在G01N 1/00至G01N 31/00组中的特殊方法来研究或分析材料	IPC分类号	G;0;1;N;3;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	刘欢;方聪;李华曜;白翔;李龙;唐江
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	李智

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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