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申请/专利权人：山东工商学院
摘要：本发明属于气体传感检测技术领域，具体涉及一种电子鼻系统在线学习与优化方法及系统。实时采集气味数据并进行标记，形成初始数据集，并上传至云服务器用于后续模型的训练；训练后的模型文件及参数更新到系统中，用于实现电子鼻系统的在线动态学习；采用一维卷积神经网络模型为原始基准模型，对基准模型进行训练，获得预训练的基准模型；基于预训练的基准模型采用迁移学习对权重参数进行调节，得到迁移后的预训练一维卷积神经网络模型，并结合在线被动侵略算法，对实时传入电子鼻系统的数据样本进行增量学习，以此构建1DCNN‑OPA动态学习模型。本发明实现了智能电子鼻气味识别系统的智能化、一体化操作，识别准确率高，实时性强。
主权项：1.一种电子鼻系统在线学习与优化系统，其特征在于，包括：在线学习模块、气味识别模型迁移学习模块和增量学习优化模块；所述在线学习模块，用于实时采集气味数据并进行标记，形成初始数据集，将初始数据集上传至云服务器用于后续模型的训练；训练后的模型文件及参数更新到系统中，用于实现电子鼻系统的在线动态学习；所述气味识别模型迁移学习模块，采用一维卷积神经模型为原始基准模型，对所述原始基准模型进行训练，获得预训练的基准模型；基于预训练的基准模型采用迁移学习对权重参数进行调节，得到迁移后的预训练一维卷积神经网络模型；所述增量学习优化模块，用于以经过迁移后的预训练一维卷积神经网络模型为基准，结合在线被动侵略算法，对实时传入电子鼻系统的气味数据样本进行增量学习，以此构建1DCNN-OPA动态学习模型，具体包括：将经过迁移后的预训练一维卷积神经网络模型作为特征提取器，对输入的气味数据样本进行特征提取和转换；将在线被动侵略算法模型作为分类器与经过迁移后的预训练一维卷积神经网络模型结合，即将迁移后的预训练一维卷积神经网络模型的输出向量设置为被动侵略算法OPA分类器的输入向量，对实时采集的气味数据样本进行增量学习，构建1DCNN-OPA动态学习模型，对气味进行分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东工商学院 一种电子鼻系统在线学习与优化方法及系统
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