基于大规模测量和多任务深度学习的电子鼻系统目标识别、浓度预测和状态判断

Target discrimination, concentration prediction, and status judgment of electronic nose system based on large-scale measurement and multi-task deep learning

摘要

为了实现响应特征的自动提取,简化模型的训练和应用过程,设计了一种双块知识共享结构的多任务卷积神经网络(MTL-CNN)来训练E-nose系统的模型。该模型可以同时执行三种不同的分类任务,用于目标识别、浓度预测和状态判断。

使用值为RA/RG (RA在空气中的电阻值,RG为在目标气体中的电阻值,消除飘移)

网络模型

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