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龙图腾网恭喜浙江工商大学申请的专利一种电子鼻轻量化气体识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411897193.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种电子鼻轻量化气体识别方法是由傅均;翁馨;叶镓瑜;赵博文;殷婕妤;何若设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电子鼻轻量化气体识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种电子鼻轻量化气体识别方法，兼顾了气体识别的准确性和模型的轻量化，可部署在资源受限的电子鼻微处理器上。本发明包括如下步骤：（一）、使用电子鼻进行数据采集，并对数据进行预处理；（二）、模型预训练，包括如下步骤：（1）、对预处理后的数据进行处理，生成虚拟传感器信号；（2）、使用生成的虚拟传感器信号构建马尔可夫链，并生成马尔可夫转移场时空伪图像；（3）、将时空伪图像作为输入，对卷积神经网络模型进行多轮并行训练，选出预训练好的最终模型；（三）、将模型部署到电子鼻的微处理器上；当在实际场景中使用该电子鼻时，电子鼻采集气体信号数据，由该电子鼻微处理器中的预训练模型推理识别，得到最终识别结果。

本发明授权一种电子鼻轻量化气体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电子鼻轻量化气体识别方法，其特征在于：包括如下步骤：（一）、使用电子鼻进行数据采集，并对数据进行预处理；（二）、模型预训练，包括如下步骤：（1）、对预处理后的数据进行处理，生成虚拟传感器信号；该步骤中，用一绝对化传感器响应差值法对预处理后的数据进行处理，绝对化传感器响应差值法表示为： ，其中和分别表示ti时刻预处理后第a个和第b个传感器的响应值数据；经过绝对化传感器响应差值法转换生成个虚拟传感器信号；（2）、使用生成的虚拟传感器信号构建马尔可夫链，并生成马尔可夫转移场时空伪图像；（3）、将马尔可夫转移场时空伪图像作为输入，对卷积神经网络模型进行多轮并行训练，选出测试集准确率最高的模型作为预训练好的最终模型；（三）、将预训练好的模型部署到电子鼻的微处理器上；当在实际场景中使用该电子鼻时，电子鼻采集气体信号数据，直接由该电子鼻微处理器中的预训练模型推理识别，得到最终识别结果。

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