作者：利节,高铮,陆猛,李莉,夏煦坤 单位：重庆科技学院 出版：《重庆科技学院学报(自然科学版)》2016年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCQSG2016050170 DOC编号：DOCCQSG2016050179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 建立了基于声音信号的深度神经网络模型，用于解决半导体制造业气体输送管道的微泄漏检测问题；设计了一种声音信号的预处理方法，用于去噪和特征提取，将预处理后的声音信号作为模型输入，该模型由7层神经元构成，通过对声音信号的训练和学习，获得管道微泄漏的概率。大量仿真实验结果表明，与半导体企业现采用的流量和压力传感器检测方法相比，该模型能更精确、更快速地实现管道微泄漏检测；与常规神经网络相比，该模型能更有效且稳定地进行检测。

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