一种基于生成对抗网络的传感阵列气体检测数据增强与浓度识别方法

本发明公开了一种基于生成对抗网络的传感阵列气体检测数据增强与浓度识别方法，包括：获取原始气体检测数据，对所述原始气体检测数据进行预处理，获得预处理后的检测数据；构建条件生成对抗网络，将所述预处理后的检测数据及真实数据输入所述条件生成对抗网络，生成虚拟数据；将所述虚拟数据与所述预处理后的检测数据输入浓度‑温度预测模型，获得混合气体各组分浓度和温度预测值。本发明通过将气体浓度和温度作为条件输入，生成具有物理意义的传感响应数据，显著提升小样本条件下的模型泛化能力，为多组分气体检测与交叉敏感抑制提供解决方案。