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E-nose Gas Data Classification System and Method Using Neural Networks

机译:电子鼻气数据分类系统和方法使用神经网络

摘要

The present invention provides a gas data input unit for receiving electronic nose gas data reconstructed from a denoising auto-encoder, and at least one channel-side vector information of the received electronic nose gas data to a one-dimensional convolution filter set. a gas data classification unit that extracts and encrypts the data based on the data, merges the encrypted at least one or more channel-side vector information, and classifies the received electronic nose gas data through a fully connected layer based thereon This has the effect of increasing the reliability of gas type classification.
机译:本发明提供一种用于接收从去噪自动编码器重建的电子鼻气数据的气体数据输入单元,以及所接收的电子鼻数据的至少一个通道侧向量信息到一维卷积滤波器组。 一种气体数据分类单元,其基于数据提取和加密数据,合并加密的至少一个或多个通道侧向量信息,并通过基于完全连接的层对所接收的电子鼻数据数据进行分类,这具有它的效果 增加气体类型分类的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号KR20210111090A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 단국대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20200026181

  • 发明设计人 최상일;

    申请日2020-03-02

  • 分类号G06N3/08;G06K9/62;G06N3/04;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 20:58:34

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