[发明专利]一种基于卷积神经网络的快速预测方法在审
| 申请号： | 202111227007.3 | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN113948203A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 姚清河;陈泽森;陈衍亨;赵提勇 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的快速预测方法，涉及深度学习领域。本发明包括以下步骤：获取气体，利用气体传感器阵列对气体识别；获取气体传感器阵列对气体识别的响应曲线；从响应曲线中获取提取特征值；对特征值进行预处理及归一化，得到特征数据集；将所述特征数据集随机分为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入到CNN神经网络中进行训练，得到预测神经网络模型。本发明利用卷积神经网络对通过丙酮系列气体传感器阵列的气体所生成的特征数据集进行处理分析，对数据进行预测，进而辅助医生对患者进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 快速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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