基于池化LSTM的TDLAS痕量气体浓度检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010796156.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111898744A | 公开（公告）日 | 2020-11-06 |
| 申请公布号 | CN111898744A | 申请公布日 | 2020-11-06 |
| 分类号 | G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑可尧;赵雪梦;郑红 | 申请（专利权）人 | 维森视觉丹阳有限公司 |
| 代理机构 | 北京精金石知识产权代理有限公司 | 代理人 | 杨兰兰 |
| 地址 | 100191北京市海淀区学院路37号405号楼1门201室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了基于池化LSTM的TDLAS痕量气体浓度检测方法，属于气体浓度检测技术领域。本发明提出将池化金字塔PP‑LSTM深度学习网络模型用于TDLAS痕量气体浓度检测，第一层LSTM1实现输入信号局部特征提取，池化层下采样LSTM1输出得到更大时间跨度的粗粒度特征，第二层LSTM2获得更高层的全局特征，两层LSTM网络结构通过学习获得输入序列信息特征表达；最后两层为全连接层网络用于根据前端时间序列信息特征的分类与检测特性的回归。本发明不仅提高了TDLAS痕量气体浓度的检测精度，减少了训练过程中的冗余信息，有效地降低了网络高层的特征及时序维度。 |
