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摘要
在日常生活中，精准迅速地检测和识别环境中的有毒有害气体至关重要，这
有助于预警和防范气体危险事故，维护人类的健康安全和社会的和谐稳定。其中，
电子鼻作为新兴的嗅觉仿生技术取得了一定的进展，其通过使用一组化学传感器
来模拟人或动物等哺乳动物的嗅觉系统，旨在进行气体的定性和定量分析。然而，
由于采集到的气体传感数据具有多通道、多维度的特点，而传统的气体识别算法
存在通用性差、准确率不足等问题。本研究从一维时间序列气体传感数据和二维
传感图像不同的角度出发，利用深度学习算法自动学习深层次样本特征的优势，
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