一种基于长短期记忆网络和卷积神经网络实现气体快速检测的方法

本发明涉及深度学习技术领域，更具体的说是涉及一种基于长短期记忆网络和卷积神经网络快速检测的方法，将气体传感器对气体响应的前10秒信号作为特征值，输入到构建的LSTM‑CNN神经网络中以实现对气体的快速检测和识别；所述LSTM‑CNN神经网络包括LSTM神经网络和CNN神经网络，LSTM神经网络用于对输入数据进行处理，处理后的数据送入CNN神经网络进行处理分析，得到预测结果；所述LSTM‑CNN神经网络结构简单，只需传感器响应段前10秒信号作为神经网络的输入数据，所需响应时间短，神经网络能够快速识别气体并检测气体浓度，结果准确率高；适于大规模推广使用。