一种基于深度学习的气体识别与浓度预测方法

本发明涉及一种基于深度学习的气体识别与浓度预测方法，该方法包括以下步骤：1)数据收集；2)数据预处理；3)模型建立；4)分类和回归建模；5)模型训练和测试；本发明涉及气体识别技术领域，利用多尺度卷积神经网络和变压器的结合，充分利用图像的局部和全局特征，能够有效识别气体特征的同时，准确预测气体的浓度。这种方法具有高效、准确、稳定等优点，对于气体识别领域的发展具有重要意义。