【摘 要】
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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
【基金项目】
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广东省省级科技项目(2016A020226018)
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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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