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申请/专利权人：启思半导体(杭州)有限责任公司

摘要：本发明公开一种酒类品质监测识别方法、系统及装置，方法包括：基于标定气体对气体传感器进行标定，得到酒类标定后响应数据进而形成历史时刻酒类标定后响应数据集；将历史时刻酒类标定后响应数据集形成具有时间维度的响应数据集；基于预设重要性系数及预设抽样概率进行抽样得到抽样数据集；基于预设异常因子识别模型对所述抽样数据集中的当前时刻酒类响应数据计算，得到当前时刻酒类响应数据的异常因子数据；基于预设阈值对所述异常因子数据进行判断，进而得到当前时刻的酒类品质。本发明解决了现有酒类品质监测识别方法采用人工嗅闻的不确定性，同时实现实时监测，避免间断性采样无法对酒质及时监测的问题。

主权项：1.一种酒类品质监测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于标定气体对气体传感器进行标定，并获取历史时刻及当前时刻酒类响应数据、历史时刻及当前时刻标定气体响应数据，基于历史时刻酒类响应数据及历史时刻标定气体响应数据得到酒类标定后响应数据进而形成具有时间维度的历史时刻酒类标定后响应数据集，其中，所述酒类标定后响应数据=酒类响应数据标定气体响应数据；基于预设重要性系数及预设抽样概率对响应数据集进行抽样得到抽样数据集，其中，预设重要性系数基于预设重要性系数模型计算得到，预设抽样概率基于预设抽样概率模型计算得到；基于预设异常因子识别模型对待分析抽样数据集中的当前时刻酒类响应数据，得到当前时刻酒类响应数据的异常因子数据，其中，抽样数据集与当前时刻酒类响应数据形成待分析抽样数据集；基于预设阈值对所述异常因子数据进行判断，进而得到当前时刻的酒类品质；其中，基于标定气体响应数据及酒类响应数据得到酒类标定后响应数据，基于标定气体采样数据及标定气体基线数据得到标定气体响应数据；所述酒类标定后响应数据，表示如下： 所述标定气体响应数据，表示如下： 所述酒类响应数据，表示如下： 其中，表示酒类响应数据，表示标定气体基线电阻值，表示酒类采样电阻值，表示酒类标定后响应数据，表示标定气体响应数据，表示标定气体电阻，表示第个气体传感器；其中，获取气体传感器的温度数据，并基于传感器温度数据、历史异常因子数据及响应数据采样时刻构建预设重要性系数模型，其中，历史异常因子数据基于历史时刻酒类标定后响应数据集得到；所述预设重要性系数模型，表示如下： 基于重要性系数构建预设抽样概率模型，所述预设抽样概率模型，表示如下： 其中，表示历史时刻酒类标定后响应数据集中第个样本数据的重要性系数，表示当前待识别样本的温度，表示历史时刻酒类标定后响应数据集中第个样本的温度，表示历史时刻酒类标定后响应数据集中第个样本的异常因子数据，表示历史时刻酒类标定后响应数据集中第个样本，表示历史时刻酒类标定后响应数据集中第个样本抽样概率，表示历史时刻酒类标定后响应数据集的第个样本的采样时间，表示当前待识别样本的采样时间，=1...；其中，所述基于预设重要性系数及预设抽样概率对响应数据集进行抽样得到抽样数据集，包括以下步骤：预设重要性系数，将满足重要性系数条件的响应数据集中的响应数据作为第一抽样数据集；预设抽样概率，将满足抽样概率的第一抽样数据集中的第一抽样数据作为抽样数据集；其中，所述基于预设异常因子识别模型对待分析抽样数据集中的当前时刻酒类响应数据，得到当前时刻酒类响应数据的异常因子数据，包括以下步骤：获取抽样数据集中当前时刻酒类标定后响应数据的K距离，进而得到当前时刻酒类标定后响应数据的可达距离；基于当前时刻酒类标定后响应数据的可达距离，得到当前时刻酒类标定后响应数据的局部可达密度；结合当前时刻酒类标定后响应数据的局部可达密度，得到当前时刻酒类标定后响应数据的异常因子数据；所述K距离，表示如下： 所述可达距离，表示如下： 所述局部可达密度，表示如下： 所述异常因子数据，表示如下： 其中，表示常数，表示距离当前时刻酒类标定后响应数据最近的数据，表示两点间距离，表示K距离，表示当前时刻酒类标定后响应数据的可达距离，表示当前时刻酒类标定后响应数据的局部可达密度，表示当前时刻酒类标定后响应数据的异常因子数据。

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