作者：祁柏林,张欣,刘闽,魏景锋,杜毅明,金继鑫 单位：中国科学院软件研究所 出版：《计算机系统应用》2020年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTYY2020040250 DOC编号：DOCXTYY2020040259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气，私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理，提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下，市场涌现出很多微型监测仪器，但由于自身内部的传感器精准度不够，存在数据偏差的问题.为了解决这一问题，本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory， LSTM)模型结合半监督学习方法，达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析，该方法达到了一定的效果。

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