【摘 要】
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混合气体定性识别是人工嗅觉进行气体检测与分析的关键问题。为提高人工嗅觉系统对混合气体检测识别的准确率，提出了一种基于一维卷积神经网络的气体识别方法。该方法利用卷积神经网络对原始数据进行自适应特征提取，如响应稳定值、响应建立时间以及人工难以描述的特征。使用通过混合气体数据采集系统所获取到甲烷、一氧化碳、乙烯及两种混合物的实验样本数据进行实验，结果表明所提方法的识别准确率可达99.98%。相比于传统算
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41075115）； 江苏省重点研发计划社会发展项目（BE2015692）； 无锡市社会发展科技示范工程项目（N20191008）；
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混合气体定性识别是人工嗅觉进行气体检测与分析的关键问题。为提高人工嗅觉系统对混合气体检测识别的准确率，提出了一种基于一维卷积神经网络的气体识别方法。该方法利用卷积神经网络对原始数据进行自适应特征提取，如响应稳定值、响应建立时间以及人工难以描述的特征。使用通过混合气体数据采集系统所获取到甲烷、一氧化碳、乙烯及两种混合物的实验样本数据进行实验，结果表明所提方法的识别准确率可达99.98%。相比于传统算法，所提方法具有更高的准确率与模型泛化能力。
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