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公开(公告)号：CN117454759A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311408564.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/27 , G01K7/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及气体温度检测技术领域，尤其涉及一种气体温度补偿方法、系统、介质及设备，所述方法包括：获取待补偿气体温度；将所述待补偿气体温度输入到训练好的温度补偿模型，输出补偿后的气体温度；其中，所述温度补偿模型为通过Adam算法优化后的深度神经网络。本发明通过预先训练好的温度补偿模型，实时且准确地对低精度气体温度进行高精度补偿，有效减少恶劣生产环境导致的温度测量偏差，提升气体温度检测的精度以及可靠性，且成功地在保证一定程度检测精度的基础上，极大地降低了环境要求和检测成本，有效平衡温度检测成本、准确性和安全性；同时，利用Adam算法优化温度补偿模型的深度神经网络，有效提升网络模型的训练速度，促进工作生产效率。
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