ABSTRACT I det här dokumentet presenterar vi ett nytt endimensionellt djupt konvolutionellt neuralt nätverk (1D-DCNN) med en multi-etikett-way-baserad algoritm för omfattande och automatiskt extrahera funktioner och klassificera blandningsgaser. Även om ett antal mönsterigenkänningsmetoder har använts för att analysera de blandade gaserna, är dessa metoders prestanda i hög grad beroende av den handgjorda funktionstekniken. Däremot kan det föreslagna genomförandet, baserat på endimensionell konvolution, automatiskt extrahera egenskaper och särskilja den enskilda komponenten i binära blandningsgaser som består av eten, CO och metan. Såvitt vi vet tillämpas den föreslagna 1D-DCNN-algoritmen först i blandningsgasernas igenkänning. Dessutom minskar den föreslagna 1D-DCNN med flera märkningar inte bara etikettens dimension avsevärt, utan kvantifierar också sannolikheten för varje komponent i blandade gaser. Jämfört med den konventionella mönsterigenkänning algoritmer inklusive stöd vektor maskin, artificiella neurala nätverk, k-nearest granne, och slumpmässig skog, den föreslagna 1D-DCNN uppvisar en högre igenkänning noggrannhet (96.30%) baserat på våra omfattande experimentella resultat med hjälp av tio-faldig kors validering. INDEX TERMS Blandningsgaser igenkänning, djupa konvolutionella neurala nätverk, flermärkt klassificering.
Zhao presenterar ett nytt endimensionellt djupt konvolutionellt neuralt nätverk (1D-DCNN) för omfattande och automatiskt extrahera funktioner och klassificera blandningsgaser REF.
Mixture Gases Classification Based on Multi-Label One-Dimensional Deep Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}