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本发明公开了基于深度学习和MASK算子的阵列传感器自适应参数检测方法,属于传感器智能检测技术领域,包括:数据集准备及预处理;基于深度学习和MASK算子的神经网络模型的构建;基于深度学习和MASK算子的神经网络模型的训练;采用上述训练好的神经网络模型检测出实际浓度值与阵列传感器件状态。该检测方法通过MASK算子,可自适应动态处理阵列传感器输入时间序列,并且能充分利用暂失能状态下传感器数据,结合深度神经网络算法进一步提高运算效率与测量精度。该检测方法通过MASK算子,可自适应动态处理阵列传感器输入时
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116467671 A
(43)申请公布日 2023.07.21
(21)申请号 202310311010.6 G06N 3/0464 (2023.01)
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