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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于对抗式域适应网络的气体传感器漂移补偿算法
作者姓名:
任青颖 张 钰蔡炜铭
唐玉林薛 梅
作者单位:
南京邮电大学电子与光学工程学院;南京邮电大学电子科学与技术国家级实验教学示范中心;南京邮电大学信息电子技术国家级虚拟仿真实验教学中心
基金项目:
国家自然科学基金(61904089);江苏省自然科学基金(BK20190731);东南大学MEMS教育部重点实验室开放研究基金资助课题(SEUMEMS201803)
摘 要:
气体传感器漂移现象严重限制了其广泛应用。为降低漂移问题对气体传感器工作性能的影响,提出一种基于对抗式域适应网络的漂移补偿方法。该方法将域适应学习和对抗学习相结合,利用关联对齐(Correlation Alignment, CORAL)距离对齐源域和目标域的数据分布,从而使得源域样本训练的分类模型可以更好地在目标域样本上使用。利用该算法在公开数据集上进行漂移补偿实验,其识别气体的平均精度达到了85.9%,表明该方法可以有效补偿气体传感器的漂移,提高传感器的可靠性。
关 键 词:
漂移补偿
域适应
对抗学习
气体传感器
电子鼻
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