I detta arbete föreslår vi en ny Deep Convolutional Neural Network (DCNN) skräddarsydd för gasklassificering. Inspirerad av den stora framgången för DCNN inom området datorseende har vi designat en DCNN med upp till 38 lager. I allmänhet, den föreslagna gas neurala nätverket, som heter GasNet, består av: sex konvolutionella block, varje block består av sex lager; ett pooling skikt; och ett fullt ansluten lager. Tillsammans utgör dessa olika lager en kraftfull djup modell för gasklassificering. Experimentella resultat visar att den föreslagna DCNN-metoden är en effektiv teknik för klassificering av elektroniska nosdata. Vi visar också att DCNN-metoden kan ge högre klassificeringsnoggrannhet än jämförbara Support Vector Machine (SVM)-metoder och Multiple Layer Perceptron (MLP).
I REF föreslogs ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk som kallas GasNet för gasklassificering.
Gas Classification Using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}