[发明专利]气体识别神经网络模型的优化方法及相关设备在审
| 申请号： | 202210030165.8 | 申请日： | 2022-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN114358283A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 潘晓芳;温晓琳;刘时亮;张哲 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳尚业知识产权代理事务所(普通合伙) 44503 | 代理人： | 杨勇 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种气体识别神经网络模型的优化方法及相关设备，基于特征提取器、气体预测器和域判别器构建气体识别神经网络模型，特征提取器与气体预测器、域判别器分别构成了气测支路和域判支路；将源域数据和目标域数据作为输入样本输入至特征提取器，源域数据具有识别标签；将特征提取器处理后的数据特征输给气体预测器和域判别器，通过气体识别神经网络模型，得到气体预测器的目标优化函数和域判别器的损失函数；基于域判别器的损失函数对特征提取器进行对抗训练，以使特征提取器输给气体预测器精准的气体数据特征。实现了自动识别气体数据特征，同时实现了无监督的领域自适应，对于无标签的目标域数据可以准确识别，提高了气体识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 气体 识别 神经网络 模型 优化 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
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