摘要
本发明公开了气体检测报警方法,涉及气体检测领域,在检测时刻收集环境气体样本并测量样本的温度、湿度,基于温度、湿度的偏差结合耦合补偿模型获取补偿;运用双智能体协调算法,将控温、控湿设备分别视作智能体进行模拟调控训练,训练后基于温度、湿度的偏差及补偿确定控温、控湿动作以使环境气体样本达到标准的温度与湿度;采用时空高斯建模提取当前的检测时刻、检测位置和气体浓度表的时空特征生成当前的概率密度并决策当前的环境状态标签;通过贝叶斯分类器将当前的气体浓度表、检测时刻、检测位置和环境状态标签归类于决策树的叶节点以确定下次的检测时刻,避免温度、湿度对于浓度测量的影响,实现了环境状态的精确判断。
技术关键词
气体检测报警
卷积模型
网络
节点
决策
协调算法
贝叶斯分类器
协方差矩阵
参数
样本
偏差
标签
特征值
特征矢量集
线性回归方法
历史温度数据
数据分布
红外吸收法
分类回归树
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模型参数训练方法
图像编码器
深度卷积网络结构
蒸馏
影像
网络拓扑结构
节点
基础结构
流量控制策略
流量控制器