基于对抗性训练的气体传感器漂移校正系统控制技术
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基于对抗性训练的气体传感器漂移校正系统控制技术
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本项目研究是一种基于深度学习技术的用于克服气体传感器响应信号漂移的方法，通过对抗性训练来减小原始数据和漂移数据之间的域差异，同时尽量保留数据中用于分类的特征信息，以此达到校正效果。本系统的自动化程度较高，操作简单，不要求操作者具备较高的代码阅读能力，并且具有较好的校正效果以及便于部署等优点
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本项目研究是一种基于深度学习技术的用于克服气体传感器响应信号漂移的方法，通过对抗性训练来减小原始数据和漂移数据之间的域差异，同时尽量保留数据中用于分类的特征信息，以此达到校正效果。本系统的自动化程度较高，操作简单，不要求操作者具备较高的代码阅读能力，并且具有较好的校正效果以及便于部署等优点
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