Performance improvement: A lightweight gas information classification method combined with an electronic nose system

电子鼻 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 卷积神经网络 人工神经网络 光学(聚焦) 特征(语言学) 数据挖掘 机器学习 语言学 光学 物理 哲学
作者
Yan Shi,Baichun Wang,Chongbo Yin,Ziyang Li,Yang Yu
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier BV]
卷期号:396: 134551-134551 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.134551
摘要

Electronic nose (e-nose) system can recognize gas information by imitating the perception pattern of the human olfactory system, and it has been widely used as a fast and effective nondestructive testing technology. An effective gas information classification method can promote the engineering transformation of the e-nose system. In this work, a lightweight gas information classification is proposed to effectively classify the e-nose system's detection data. First, a gas feature attention mechanism (GFAM) is proposed based on the data characteristics of the e-nose system, which combines the peak factor (PeF.), integral value (InV.), and steady mean (StM.) to focus on the key features of the deep gas information. Second, a lightweight convolutional neural network (CNN) structure is designed and combined with the GFAM to establish a gas information classification model (GFAM-Net). Finally, the effectiveness of GFAM-Net is verified based on different datasets of the e-nose system. The results show that GFAM-Net not only has a small number of parameters and calculations but also achieves the best classification performance in the comparison results of multi-learning models.
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