基于深度可分离卷积网络的气体识别方法

一种基于深度可分离卷积网络的气体识别方法，包括：构建基于深度可分离卷积网络的气体识别系统；气体采集模块采集气体特征数据并将其转换为二维矩阵数据；深度可分离卷积网络的输入层获取二维矩阵数据；第一特征提取块对二维矩阵数据进行特征提取操作；第一最大池化层对第一特征数据进行最大池化操作；第二特征提取块对第一池化数据进行特征提取操作；第二最大池化层对第二特征数据进行最大池化操作；第三特征提取块对第二池化数据进行特征提取操作；第四特征提取块对第三特征数据进行特征提取操作；全连接层对第四特征数据进行全连接操作，然后通过softmax激活函数输出气体识别结果。效果：能够在确保气体分类精度的前提下，满足低成本、低功耗要求。