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公开(公告)号：CN116028854A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310156729.7
申请日：2023-02-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/241 , G06F16/242
Abstract: 本发明提供基于LIBS和机器学习的气味识别方法、系统及装置，涉及机器学习和气味识别领域。该基于LIBS和机器学习的气味识别方法，包括：将收集的已知气味的空气的光谱信号进行归一化处理后，通过识别算法进行处理；对处理过已知气味的空气的光谱信息的类别进行分析；将每一种气味的空气的光谱信号作为训练组，训练组中的数据用于中性网络参数的训练工作，使用测试组的数据检查结果的质量；将获取的未知气味的空气的光谱信号行归一化处理后，通过识别算法进行处理；通过将未知气味的空气的光谱信号和建立好的本地数据库内的光谱信号比较。解决了现有技术出厂即有最大识别种类数量的设计灵活程度不够高的问题。
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