基于栈式降噪自动编码器的气体识别

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摘要：为克服手工设计特征的繁杂过程以及特征不通用性,提高气体识别准确率,提出一种基于深度学习的气体定性识别方法,自动提取自适应的气体数据特征。实验基于UCI机器学习气体数据集,分别对比基于2层深度神经网络结构-栈式降噪自动编码器以及浅层机器学习算法的气体定性识别效果。实验结果表明,基于深度学习算法自动提取特征的过程更简单、通用,提高了气体识别的准确率,改善了传统方法的复杂流程。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95033X/201703/671535400.html

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关键词：编码器 机器学习算法 cqvip 学习算法 机器学习 气体识别 时间序列信号 高维 深度学习 降噪自动编码器