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| 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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