[发明专利]基于PNN神经网络的复合型气体传感器的气体识别方法在审
| 申请号： | 202110605904.7 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115479976A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 孙其珩;晁秀秀 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G01N27/27 | 分类号： | G01N27/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PNN神经网络的复合型气体传感器的气体识别方法，本发明涉及计算机神经网络技术领域，工业气体检测领域。该基于PNN神经网络的复合型气体传感器的气体识别方法可以识别催化裂化塔内不同时刻危险气体和氧气的含量；通过大量数据收集与识别，对石油炼制工业的安全和效率问题起到一定帮助，节省成本与时间；通过大量训练，该模型将会自学习到裂化塔内气体的定性和定量，在塔内起到实时监测作用，有很大的工业价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pnn 神经网络 复合型 气体 传感器 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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