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一种基于TDLAS的二氧化碳浓度预测模型生成方法及系统 

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申请/专利权人:大唐环境产业集团股份有限公司

摘要:本说明书实施例提供了一种基于可调谐半导体激光吸收光谱TDLAS的二氧化碳浓度预测模型生成方法及系统,其中,方法包括:初始化二氧化碳浓度预测模型参数;对二氧化碳浓度标签充分的场景数据集进行采样得到源域特征以及对应标签,对没有二氧化碳浓度标签的场景数据集进行采样得到目标域特征,将所述源域特征以及对应标签和所述目标域特征输入全连接神经网络模型得到特征数据,将所述特征数据分别输入全连接分类器和SVM分类器得到两种分类结果,其中,所述源域特征和所述目标域特征均为二氧化碳浓度分析仪的不同光谱强度;根据所述两种分类结果通过损失函数不断迭代更新所述二氧化碳浓度预测模型参数至最大迭代数,得到训练好的二氧化碳浓度预测模型。

主权项:1.一种基于可调谐半导体激光吸收光谱TDLAS的二氧化碳浓度预测模型生成方法,其特征在于,包括:初始化二氧化碳浓度预测模型参数;对二氧化碳浓度标签充分的场景数据集进行采样得到源域特征以及对应标签,对没有二氧化碳浓度标签的场景数据集进行采样得到目标域特征,将所述源域特征以及对应标签和所述目标域特征输入全连接神经网络模型得到特征数据,将所述特征数据分别输入全连接分类器和SVM分类器得到两种分类结果,其中,所述源域特征和所述目标域特征均为二氧化碳浓度分析仪的不同光谱强度;根据所述两种分类结果通过损失函数不断迭代更新所述二氧化碳浓度预测模型参数至最大迭代数,得到训练好的二氧化碳浓度预测模型。

全文数据:

权利要求:

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