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公开(公告)号：CN118243856A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410082187.8
申请日：2024-01-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N33/00 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种电子鼻漂移补偿方法，该方法包括：获取电子鼻传感器系统的目标域数据，提取目标域数据的特征，将其分成多个组，得到特征的分组数；将目标域数据输入训练后的多分支LSTM‑Attention分类模型，得到相应分组数的多分支的气体分类结果和气体浓度补偿值，该模型的分支数大于等于所述特征分组数，该模型的每一个分支均包括LSTM网络、Attention网络以及MLP网络；将所述多分支的气体分类结果和气体浓度补偿值进行集成分类，得到最终的气体分类结果和气体浓度补偿值。采用本发明的方法，可以解决电子鼻传感器系统数据漂移的问题，提高电子鼻气体检测的准确性。
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