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公开(公告)号：CN115808504B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211523964.5
申请日：2022-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第四十九研究所
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种用于浓度预测的气体传感器在线漂移补偿方法。步骤1：目标区域的，所述数据集包括带有标签的源域数据集及无标签的目标域数据集；对源域数据进行归一化，使其样本和标签都处于‑1至1之间；步骤2：基于步骤1的源域数据集训练OELM，从而建立浓度预测模型；步骤3：基于步骤2的浓度预测模型略对目标域的气体传感器样本进行浓度预测；步骤4：基于步骤3预测的浓度利用SQS方法判断当前样本是否需要进行人工标注，若不需要人工标注则进行步骤5；若需要人工标注则进行步骤6；步骤5：重新回到步骤3；步骤6：标注该样本并使用它对OELM进行更新。本发明用以解决现有技术中漂移补偿不能在线应用于浓度预测及人工标注成本高的问题。
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公开(公告)号：CN116701905A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310553809.6
申请日：2023-05-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第四十九研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提出一种基于多传感器信息融合的气体传感器漂移补偿系统及方法。所述系统包括多传感器信号采集器，公共特征提取器，子域对齐特征提取器，子分类器以及投票策略。该方法设计了决策水平上的多传感器信息融合策略，并利用子域适应思想实现了气体传感器的漂移补偿，从而提高气体传感器阵列在漂移场景中的分类精度。
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公开(公告)号：CN112098600A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010962553.0
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种化学传感器阵列的故障检测及诊断方法，涉及气体检测领域，针对现有技术中化学传感器的突发故障会导致整个电子鼻系统分析结果严重失准的问题，包括步骤一：采集化学传感器阵列的输出信号，并结合历史输出信号，组成训练集；步骤二：利用训练集训练基于多变量相关向量机的多元回归模型；步骤三：利用训练好的基于多变量相关向量机的多元回归模型对化学传感器阵列中的各个传感器的测量值进行预测；步骤四：判断各个传感器测量值是否发生突变；步骤五：根据各个传感器测量值是否发生突变进行一致性判定，然后根据一致性判定结果判断化学传感器阵列是否运行正常，若化学传感器阵列运行不正常则通过训练好的多分类相关向量机分类器判定故障类型。
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公开(公告)号：CN115808504A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211523964.5
申请日：2022-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第四十九研究所
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种用于浓度预测的气体传感器在线漂移补偿方法。步骤1：目标区域的，所述数据集包括带有标签的源域数据集及无标签的目标域数据集；对源域数据进行归一化，使其样本和标签都处于‑1至1之间；步骤2：基于步骤1的源域数据集训练OELM，从而建立浓度预测模型；步骤3：基于步骤2的浓度预测模型略对目标域的气体传感器样本进行浓度预测；步骤4：基于步骤3预测的浓度利用SQS方法判断当前样本是否需要进行人工标注，若不需要人工标注则进行步骤5；若需要人工标注则进行步骤6；步骤5：重新回到步骤3；步骤6：标注该样本并使用它对OELM进行更新。本发明用以解决现有技术中漂移补偿不能在线应用于浓度预测及人工标注成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113156059A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110424020.1
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第四十九研究所 , 哈尔滨工业大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 一种管状结构纳米锰氧化物材料的制备方法，本发明涉及一种管状结构纳米锰氧化物材料的制备方法。本发明以碳纤维和高猛酸钾为主要原料，将碳纤维与高猛酸钾放入硫酸溶液中，采用水浴反应法在碳纤维表面反应沉积不同质量锰氧化物，通过沉积锰氧化物的碳纤维煅烧去除制得了管状结构纳米锰氧化物材料。该方法具有工艺流程简单、重复性高、环境友好等特点。基于该材料的气体传感器具有灵敏度高、室温工作等特点，在气体传感器领域具有广泛的应用价值。本发明应用于气体传感器、催化降解、能量储存、生物传感器、药物传递的领域。
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公开(公告)号：CN116522199A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310426820.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第四十九研究所
IPC: G06F18/24 , G01N27/00 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于气体传感器的多任务学习方法，属于模式识别技术领域，具体涉及一种基于气体传感器的多任务学习方法和装置。所述方法包括如下步骤：采集气体信息数据并制作成标签；所述气体信息数据包括源域数据和目标域数据；将带有标签的气体信息数据输入至预先构建的多任务模型GSMTL中进行训练；将所述带有标签的气体信息数据利用训练好的多任务模型对目标域数据进行测试，实现漂移场景下的气体分类和浓度预测。本发明将带有标签的气体信息数据利用训练好的多任务模型对目标域数据进行测试，同时实现了气体分类和浓度预测功能，并利用域对抗思想降低了气体传感器漂移的影响，从而提高气体分类精度同时降低浓度预测误差。
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公开(公告)号：CN112098605A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010997648.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 一种高鲁棒性化学传感器阵列软测量方法，涉及气体检测设备技术领域，针对现有技术中传统化学传感器阵列软测量模型准确率差的问题，包括步骤一：将化学传感器阵列分成g个子传感器阵列，所述化学传感器阵列中各类传感器数量一致；步骤二：采集每个子传感器阵列的输出信号组成训练样本集；步骤三：针对每个子传感器阵列的训练样本，利用主成分分析法进行特征提取，得到每个子传感器阵列的特征集；步骤四：利用特征集对子传感器阵列的回归模型进行训练；步骤五：利用训练好的各子传感器阵列的回归模型对测量样本进行测量，并选取将各子传感器阵列的回归模型测量结果的中位值作为最终的测量结果。
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公开(公告)号：CN116559359A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310312626.5
申请日：2023-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第四十九研究所
IPC: G01N33/00 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/098
Abstract: 本发明创造提供了一种气体传感器漂移补偿方法，确定目标域数据与源域数据；建立DAAN网络模型并训练；将带有标签的源域和没有变迁的目标域数据输入至建立DAAN网络并进行训练；建立带有漂移补偿功能的气体分类模型；利用训练好的气体分类模型对目标域数据进行检测，实现气体分类。本发明创造提高漂移场景下的气体分类准确率。
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公开(公告)号：CN113156059B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110424020.1
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第四十九研究所 , 哈尔滨工业大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 一种管状结构纳米锰氧化物材料的制备方法，本发明涉及一种管状结构纳米锰氧化物材料的制备方法。本发明以碳纤维和高猛酸钾为主要原料，将碳纤维与高猛酸钾放入硫酸溶液中，采用水浴反应法在碳纤维表面反应沉积不同质量锰氧化物，通过沉积锰氧化物的碳纤维煅烧去除制得了管状结构纳米锰氧化物材料。该方法具有工艺流程简单、重复性高、环境友好等特点。基于该材料的气体传感器具有灵敏度高、室温工作等特点，在气体传感器领域具有广泛的应用价值。本发明应用于气体传感器、催化降解、能量储存、生物传感器、药物传递的领域。
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