摘要
本发明公开了一种基于嗅觉芯片的医疗气味监测系统及方法,涉及医疗气味监测技术领域,本发明,采用轻量级卷积网络与基于自注意力机制的Transformer模块组合,对采集数据进行处理并提取时空特征;通过卷积层捕捉局部空间模式,再利用Transformer模块对长时程依赖进行建模,使得各传感节点能够提供丰富的局部与全局信息;此处的深度特征提取技术使得数据处理更加细致,有效反映了空气成分随时间变化的动态特性;在每个传感节点内设置预警模块,通过欧氏范数计算局部特征与预设基线之间的差异,实现对数据偏离情况的实时监测;当误差超过设定阈值时,预警信号将通过通信接口传送至中央控制单元,快速反馈异常情况。
技术关键词
气味监测方法
中央控制单元
传感节点
深度神经网络融合
深度学习网络
闭环控制方式
监测系统
数据融合算法
传感器单元
数据处理模块
预警模块
图谱
芯片
空气
注意力机制
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