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申请/专利权人：北京道大丰长科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度卷积神经网络的有毒气体监控方法、系统、设备以及存储介质，本发明实施例通过获取测试环境中电子鼻反馈的响应数据，所述响应数据中包括针对有毒气体检测的有毒气体响应数据；基于所述响应数据生成训练样本；对所述训练样本进行预处理，得到训练数据，以使所述训练样本适配预设的卷积神经网络模型；基于所述训练数据对所述预设的卷积神经网络进行训练至收敛，以在实际环境中将训练好的卷积神经网络模型应用于实际环境中的电子鼻系统，对待测环境进行实时检测。根据模型输出的概率值判断待测环境中是否存在有毒气体泄露。
主权项：1.一种基于深度卷积神经网络的有毒气体监控方法，其特征在于，包括：获取测试环境中电子鼻反馈的响应数据，所述响应数据中包括针对有毒气体检测的有毒气体响应数据；基于所述响应数据生成训练样本；对所述训练样本进行预处理，得到训练数据，以使所述训练样本适配预设的卷积神经网络模型；基于所述训练数据对所述预设的卷积神经网络进行训练至收敛，以在实际环境中实时监控空气中的有毒气体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京道大丰长科技有限公司 一种基于深度卷积神经网络的有毒气体监控方法、系统、设备以及存储介质
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