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公开(公告)号：CN116798539A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310568650.5
申请日：2023-05-18
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的VOCs组分分子毒性预测方法，包括：根据毒性预测标准，预处理VOCs组分分子数据；使用深度学习算法处理所述预处理后的VOCs组分分子数据，构建VOCs毒性预测模型；向所述VOCs毒性预测模型中输入VOCs物质的组分分子参数，得到所述VOCs物质的毒性预测结果。本发明利用深度学习技术手段实现VOCs挥发性有机物组分分子毒性预测，并与现有的VOCs毒性预测方法进行对比，结果表明基于深度学习的VOCs毒性预测方法表现效果明显优于当前基于相似度和基于特征的方法，且该方法简单易用，输入相应的参数即可得到测试结果，对测试人员更加友好。
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公开(公告)号：CN116500118A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310233026.X
申请日：2023-03-10
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G01N27/62 , G01N27/626 , G01B11/28 , G01B21/28 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的Vocs质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置，该方法包括：获取目标Vocs质谱图，将目标Vocs质谱图输入至训练好的目标DeepGCMSPeak模型，目标DeepGCMSPeak模型包括第一CNN网络和第二CNN网络；通过第一CNN网络从目标Vocs质谱图中识别出目标离子碎片峰区域；将目标离子碎片峰区域输入至第二CNN网络，通过第二CNN网络识别出目标离子碎片峰区域的目标区域面积；将目标离子碎片峰区域和目标区域面积确定为目标Vocs质谱图的目标识别结果。根据本发明实施例的技术方案，能够在通过目标DeepGCMSPeak模型的两个深度学习网络分别识别出目标离子碎片峰区域和目标区域面积，有效提高离子碎片峰区域的识别效率，为提高Vocs质谱图的分析效率提供数据基础。
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公开(公告)号：CN115827615A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211570760.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请公开了一种数据质量检测方法、装置和存储介质，本申请的方法包括构建Vision Transformer预训练模型；通过所述Vision Transformer预训练模型对Vocs质谱监测数据进行调整，得到质谱图图片的特征信息；使所述Vocs质谱监测数据经过一个多层感知机和Softmax激活函数，得到预测正负类别的概率；根据所述正负类别的概率得到并输出对所述Vocs质谱监测数据的质量分析结果。本申请通过基于迁移学习的深度分类模型，解决Vocs监测数据质量监测问题，能够在数据质量监测方面取得良好的效果。
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公开(公告)号：CN112816582A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011615542.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于一体化控制的VOCs在线监测系统，包括：预处理控制板，通过PCB板进行温度控制，实时获取加热状态，基于开关控制量通过电磁阀来控制气流的流向和通断；在线色谱仪控制板，控制进入色谱仪的样品气维持在一定温度，通过阀位状态组合成相应的应用形态，控制色谱仪执行相应的业务功能；FID信号控制板，用于控制氢火焰离子检测器的点火、量程调节；EPC控制模块，用于调节各个气路系统的载气流量；一体化工控机，用于与上述模块相连接，交互数据，获取实时监测数据，并进行远程控制。本发明通过一体化控制模式，降低了成本，并通过PCB板级工控系统，实现了远程故障排查、远程控制，且配置灵活，反馈及时，极大地提高系统的可运维性。
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公开(公告)号：CN108120789A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711383490.8
申请日：2017-12-20
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G01N30/68
Abstract: 本发明提供了一种VOCs在线监测系统FID熄火报警方法及其装置，其中所述方法包括：采集FID信号，并根据所述FID信号绘制实时色谱图；判断所述实时色谱图的实时基线是否超出预设熄火阈值；若是，则切断燃烧气源、停止运行并生成熄火警报信息。本发明所提供的方法，通过自动判断基线是否超出预设熄火阈值的方式判断是否出现熄火故障，进而停止系统并生成熄火警报信息，本发明所提供的方法可使管理人员进一步根据所述熄火警报信息对熄火故障进行及时的处理，大大方便了运维人员对于VOCs在线监测系统的日常维护，提高了运维的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107368678A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710571641.6
申请日：2017-07-13
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种离群判断方法及装置，用于对多个环境监测站点的监测数据进行离群判断。所述方法包括：获得预设周期内各环境监测站点的监测数据以得到多个监测数据的算术平均值；根据算术平均值及各监测数据得到其对应的残差绝对值；根据残差绝对值计算多个环境监测站点的监测数据的总体标准差值；根据总体标准差值计算多个环境监测站点的监测数据的离群界点值；将各监测数据的残差绝对值与离群界点值进行比较，根据比较结果对各监测数据进行离群判断。该离群判断方案处理量小、易于实现，且采用同环境下的多个环境监测站点的监测数据进行横向比较来进行离群判断，在时间及环境变化较大时，也能判断出监测数据的离群性，降低了误判率。
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公开(公告)号：CN115798626A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211630709.0
申请日：2022-12-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
Abstract: 本申请公开了基于深度学习的Vocs组分分子质谱图预测方法、装置和存储介质，本申请的方法包括根据NIST数据库中的分子和质谱图数据训练DeepVocsMass模型；向所述DeepVocsMass模型输入质谱图，得到相似度函数；根据所述相似度函数计算质谱图的相似度；输出相似度最高的质谱图。本申请通过深度学习技术对Vocs分子进行质谱图预测，通过训练深度神经网络模型，预测Vocs分子的质谱图，并通过与标准库进行对比，确定Vocs质谱图，实现对Vocs质谱监测结果的成份分析，对于大气环境Vocs治理和监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115312075A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210910044.2
申请日：2022-07-29
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种噪声声源事件检测方法、装置、电子设备及存储介质，该噪声声源事件检测方法包括：获取噪声声源的多声道音频；对多声道音频执行特征提取，得到第一特征序列；通过卷积神经网络对第一特征序列执行正则化及降维处理，得到第二特征序列；通过循环卷积神经网络对第二特征序列确定时间序列信息，得到第三特征序列；对第三特征进行映射及分类，确定多声道音频的声音事件和到达方向。本发明的有益效果为：提高了准确率和声源检测的扩展性，易于扩展到不同的阵列结构。
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公开(公告)号：CN113295261A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110361139.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种噪声监测方法，包括：确定声音信号到达第一传声器和第二传声器之间的相位角差；当相位角差位于预设的相位角差范围内时，获取第一声压信号和第二声压信号；分别对第一声压信号和第二声压信号进行快速傅氏变换，以获得第一频域信号值和第二频域信号值；根据第一频域信号值和第二频域信号值，确定待测目标的声音信号到达第一传声器和第二传声器之间的相位差；根据相位差确定噪声信号的频域值，并根据噪声信号的频域值确定噪声信号值。本发明实施例能够实现背景噪声的滤除，以及实现噪声监测的自动化。本发明还公开一种噪声监测设备和传声器单元。
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公开(公告)号：CN108120803B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201711384350.2
申请日：2017-12-20
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明提供了一种空气负氧离子浓度在线监测方法及其装置，其中所述方法包括：采集当前负氧离子测量数据；确认所述当前负氧离子测量数据中的众数，并根据所述众数计算得出所述当前负氧离子浓度。本发明通过对采集到的当前负氧离子测量数据根据众数评估算法得出当前负氧离子浓度，从而使采集到的数据经常存在不稳定、不断出现数值跃迁的情况下，获得更加精确、更加稳定的当前负氧离子浓度数据，极大的降低数据误差，提高了数据的可信度，使空气质量监测的工作人员可以实时的准确有效的掌握当前的空气质量情况，给空气质量监测工作带来方便。
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