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龙图腾网恭喜中煤科工集团重庆研究院有限公司申请的专利基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤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：CN114004148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111274398.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法是由王博文;孙世岭;李军;李涛;王尧;周德胜;罗前刚;梁光清;张远征设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法，属于传感器数据过滤领域，包括以下步骤：S1：获取矿用催化类传感器的响应曲线；S2：将响应曲线作为样本素材进行间隔采样，从中获取多个点作为一组样本数据，采样多组样本数据；S3：将样本数据输入神经网络，构建并训练失效数据识别模型；S4：对失效数据识别模型进行仿真；S5：将训练好的失效数据识别模型应用于传感器系统中，过滤失效数据。本发明利用神经网络应用于传感器系统中，判定失效数据并进行过滤，极大提高了传感器的检测精度。

本发明授权基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的矿用催化类传感器失效数据过滤方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取矿用催化类传感器的响应曲线； S2：将响应曲线作为样本素材按照一定时间间隔采样，从中获取多个点作为一组样本数据，采样多组样本数据； S3：构建神经网络，将样本数据作为输入变量对该神经网络进行训练仿真，完成失效数据识别模型的构建；所述神经网络为BP神经网络，所述BP神经网络隐藏层数目为： 其中h为隐藏层神经元个数，m为输入层神经元个数，n为输出层神经元个数，a为1～10之间的调节常数； 将甲烷传感器的响应时间参数作为输入样本的10个属性，输出的yi值作为该样本接近真实值的概率； 激活函数选取能反应二值概率的Sigmoid函数，该函数将负无穷到正无穷的数值映射到0,1的范围，能够有效的表示样本的概率； X＝[x1,x2,x3,x4…xi…x10]T，Wj＝[wj1,wj2,wj3…wji…wjm]，若视x0＝1，wj1＝bj，则 X＝[x0,x1,x2,x3,x4…xi…x10]T，Wj＝[wj0,wj1,wj2,wj3…wji…wjm]； 隐藏层节点j的输入Zj表示为： 输出节点y表示为： y＝[y1,y2,y3,...yp，...y12]T，集合将上述12个样本作为输入，用x1,x2,x3,...,xp,x12表示，第p个样本输入神经网络后得到的yp采用平方误差的方式计算第p个样本的误差Ep： 全局误差E等于： 式中tp为期待输入，t＝[0.9,0.9,0.9,...0.9,0.1,0.1,0.1]T，为使得全局误差E最小，调整wij和vj权值，使正常矿用催化类传感器响应曲线样本输出逼近0.9，而异常响应曲线样本输出逼近0.1； S4：将失效数据识别模型应用于催化类传感器系统中，过滤失效数据。

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