基于卷积神经网络模块化搜索的高效电子鼻多气体分类算法

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摘要：该文设计了一种基于格拉姆角和场的传感器信号转图方法，并提出了一种基于AlexNet的卷积神经网络模块化结构搜索方法（block-GS）。实验结果表明，block-GS方法能够搜索到性能优秀的网络结构，在两个气体数据集上的分类准确率分别达到92.11%和93.33%，比普通网格搜索提高了近5%。（剩余4438字）

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