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[学位论文] 作者：安改换,
来源：上海应用技术大学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：于万钧,安改换,鹿文静,甘超,刘全,,
来源：计算机工程与设计 年份：2017
为克服手工设计特征的繁杂过程以及特征不通用性,提高气体识别准确率,提出一种基于深度学习的气体定性识别方法,自动提取自适应的气体数据特征。实验基于UCI机器学习气体数据...
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