基于深度学习的气体智能识别方法技术

一种基于深度学习的气体智能识别方法，该方法首先将原始气体时间序列通过使用格拉姆角场GAF算法转换为二维图像信号。接着，将转换后的图像输入到多层的卷积神经网络，通过卷积操作提取图像特征。然后，将提取的图像特征展平后，通过全连接层进行分类，以获取气体识别结果。最后，利用公开数据集进行训练和测试，评估了所提出方法在气体识别任务中的有效性。同时，在公开数据集上的实验表明，通过本发明专利技术的技术路径，我们能够达到99％的分类准确率，显著优于传统的气体识别方法。这一成果不仅验证了深度学习在气体智能识别领域的巨大潜力，同时也为未来的气体识别和分类任务提供了新的技术视角和解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及深度学习、图像处理和气体智能识别分类领域，具体涉及一种基于深度学习的气体智能识别方法。

技术介绍

1、随着环保意识的增强和工业领域的发展，气体检测技术在环境监测、工业过程控制、安全防护等领域的应用越来越广泛。气体识别作为气体检测的重要环节，对于准确判断气体的种类和浓度具有重要意义。然而，传统的气体识别方法通常基于人工分析和经验判断，难以满足大规模、快速、准确的需求。因此，开发一种高效、快速、准确的气体识别方法成为当前研究的热点和难点。

2、公开数据集作为一种可获取的数据资源，为气体识别方法的研究提供了重要的数据支持。公开数据集通常包含大量的气体传感器数据，涵盖了多种气体种类和浓度水平。通过利用公开数据集进行训练和测试，可以评估所提出的方法在气体识别任务中的有效性。

3、现有的气体识别方法各有利弊，基于物理特性的识别，如颜色和气味，虽直观但易受影响，颜色识别受限于光照和浓度，且并非所有气体都有明显颜色；而气味识别则受人的嗅觉差异影响，长时间暴露于有害气体中还可能损害健康。基于化学传感器的方法，虽准确但响应时间长，操作复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，所述的S1中，格拉姆角场GAF算法具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，所述的S2中，具体方法为：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，所述的S3中，具体方法为：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，所述的S4中，具体方法为：

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方法，其特征在于，所述的s1中，格拉姆角场gaf算法具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的气体智能识别方...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘允，白岩，闫文君，温致鹏，刘波，蒋金河，
申请(专利权)人：辽宁大学，
类型：发明
国别省市：