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一种电子鼻系统气体浓度量化估计方法

申请号: CN202311747980.7
申请人: 山东工商学院; 烟台三航雷达服务技术研究所有限公司
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种电子鼻系统气体浓度量化估计方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311747980.7
申请日 2023/12/18
公告号 CN117761123A
公开日 2024/3/26
IPC主分类号 G01N27/04
权利人 山东工商学院; 烟台三航雷达服务技术研究所有限公司
发明人 魏广芬; 刘晓玉; 何爱香; 林忠海; 于德焘; 唐小明
地址 山东省烟台市莱山区滨海中路191号; 山东烟台市高新区航天路101号

摘要文本

本发明属于电子鼻系统信息采集技术领域,具体涉及一种电子鼻系统气体浓度量化估计方法。利用阵列气体传感器实时采集样品散发气体的有响应电阻数据,获得原始数据集,原始数据集包括一维时间序列数据;将一维时间序列数据经变分模态分解,提取有效模态分量进行数据重构完成滤波操作,获得滤波后的一维时间序列数据;将滤波后的一维时间序列数据经去基线预处理后,编码为二维纹理图像;构建气体浓度量化估计模型,通过预训练模型相关参数,将训练得到的气体浓度量化估计模型用于气体浓度结果量化。本发明的方法,可以有效实现气体浓度的量化,降低模型训练成本,提高模型训练精度与识别效率,同时相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。

专利主权项内容

1.一种电子鼻系统气体浓度量化估计方法,用于实现气体浓度的量化,其特征在于,包括以下步骤:步骤1.利用气体传感器阵列实时采集样品散发气体的有响应电阻数据,获得原始数据集,所述原始数据集由每一个气体传感器获得的一维时间序列数据集合组成;步骤2.将每一个气体传感器获得的一维时间序列数据,经过变分模态分解,提取有效模态分量进行数据重构完成滤波操作,获得滤波后的一维时间序列数据;步骤3.将所述滤波后的一维时间序列数据经去基线预处理后,编码为二维纹理图像;步骤4.基于气体残差网络、长短时记忆网络和幽灵模块,构建气体浓度量化估计模型,通过所述二维纹理图像预训练模型相关参数,将训练得到的气体浓度量化估计模型用于气体浓度结果量化。 来源:百度马 克 数据网