本发明公开了一种气体识别神经网络模型的优化方法及相关设备，基于特征提取器、气体预测器和域判别器构建气体识别神经网络模型，特征提取器与气体预测器、域判别器分别构成了气测支路和域判支路；将源域数据和目标域数据作为输入样本输入至特征提取器，源域数据具有识别标签；将特征提取器处理后的数据特征输给气体预测器和域判别器，通过气体识别神经网络模型，得到气体预测器的目标优化函数和域判别器的损失函数；基于域判别器的损失函数对特征提取器进行对抗训练，以使特征提取器输给气体预测器精准的气体数据特征。实现了自动识别气体数据特征，同时实现了无监督的领域自适应，对于无标签的目标域数据可以准确识别，提高了气体识别的精度。