基于深度BP神经网络的自适应温湿度补偿方法及系统
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摘要
本发明公开了一种基于深度BP神经网络的自适应温湿度补偿方法及系统，包括：获取当前阶段目标区域的环境信息和NO2传感器响应电阻；所述环境信息包括温度值和湿度值，并将上述信息输入到NO2气体浓度检测模型中以确定当前阶段目标区域的NO2气体浓度值；其中，NO2气体浓度检测模型是根据深度BP神经网络模型和样本数据确定的。本发明具有自学习能力强、自适应能力强、环境适应性强等优点，能够达到精准监测的目的。
基本信息
专利标题 ：
基于深度BP神经网络的自适应温湿度补偿方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114088890A
申请号 ：
CN202210076249.5
公开（公告）日 ：
2022-02-25
申请日 ：
2022-01-24
授权号 ：
CN114088890B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
李娴王震颜瑞李言浩李哲敏
申请人 ：
中国农业科学院农业信息研究所
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街12号
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
杜阳阳
优先权 ：
CN202210076249.5
主分类号 ：
G01N33/00
IPC分类号 ：
G01N33/00 G01N27/12 G06F3/044 G06F3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N33/00
利用不包括在G01N1/00至G01N31/00组中的特殊方法来研究或分析材料
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2022-03-15 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 33/00
申请日 : 20220124
申请日 : 20220124
2022-02-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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