[发明专利]基于人工蜂群和神经网络的气体标定分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910175892.1 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN109946424A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 吕晶 | 申请（专利权）人： | 杭州麦乐克科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 311100 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于人工蜂群和神经网络的气体标定分类方法，包括：获取气体监测数据；将气体监测数据根据时间段进行切分处理，得到每个时间段的气体数据集；判断所述气体数据集中的野值点，将所有野值点转换为正常数据值，去除气体数据集中的空值点以及超范围点，通过去除气体数据集中的空值点以及超范围点之后的数据集和正常数据值组成新气体数据集；采用人工蜂群算法对所述神经网络分类模型进行优化，将待测气体监测数据输入至精准的神经网络分类模型中，得到气体分类结果，根据分类结果对气体进行标定。通过本发明的方法和系统，将人工蜂群算法和神经网络算法相互结合，能精确的预测出气体中是否含有有害气体的趋势，预测结果精准。 | ||
| 搜索关键词： | 气体数据 人工蜂群算法 神经网络分类 分类结果 气体标定 气体监测 神经网络 正常数据 时间段 数据集 野值点 蜂群 去除 神经网络算法 待测气体 监测数据 预测结果 新气体 分类 标定 转换 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工蜂群和神经网络的气体标定分类方法，其特征在于包括以下步骤：获取若干个气体监测点的气体监测数据，获取到的所述气体监测数据为多种类型气体的数据，至少包括单原子气体、双原子气体、三原子气体和多分子气体；将气体监测数据根据时间段进行切分处理，得到每个时间段的气体数据集；判断所述气体数据集中的野值点并统计野值点的个数，将所有野值点转换为正常数据值，去除气体数据集中的空值点以及超范围点，通过去除气体数据集中的空值点以及超范围点之后的数据集和正常数据值组成新气体数据集，并将新气体数据集分成训练集和样本集；基于所述样本集建立神经网络分类模型，采用人工蜂群算法对所述神经网络分类模型进行优化，得到优化后的神经网络分类模型，并采用训练集对优化后的神经网络分类模型进行验证，判断是否为误差范围内的精准神经网络分类模型，将待测气体监测数据输入至精准的神经网络分类模型中，得到气体分类结果，根据分类结果对气体进行标定。
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