En ny LeNet-5 gas identifiering konvolutionella neurala nätverk struktur för elektroniska näsor föreslås och utvecklas i detta papper. Inspirerad av de enorma prestationer som gjorts av konvolutionella neurala nätverk inom området datorseende, antogs LeNet-5 och förbättrades för en 12-sensor array baserade elektroniska nässystem. Svarsdata från den elektroniska nosen till olika koncentrationer av CO, CH 4 och deras blandningar erhölls genom ett automatiserat gasdistributions- och testsystem. Genom att justera parametrarna för CNN-strukturen förbättrades gasen LeNet-5 för att känna igen de tre kategorierna av CO, CH 4 och deras blandningar som utelämnade koncentrationsinverkan. Den slutliga noggrannheten för gasidentifikation nådde 98,67 % med de oanvända data som testades av den förbättrade gasen LeNet-5. Jämförelse med resultaten av Multiple Layer Perceptron neural networks och Probabilistic Neural Network verifierar förbättringen av igenkänningsfrekvensen samtidigt med samma nivå av tidskostnad, vilket visade effektiviteten av den föreslagna metoden.
I REF föreslogs ett nytt LeNet-5-gasigenkänningssystem för konvolutionella neurala nätverk för elektroniska näsor.
Development of a LeNet-5 Gas Identification CNN Structure for Electronic Noses
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}