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公开(公告)号：CN118114088A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311363439.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 山东工商学院
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01R31/00 , G01R19/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于非侵入式负荷监测领域，具体涉及一种基于多模态图像负荷特征融合的非侵入式负荷识别方法。本发明将MTF算法应用到NILM领域，提出使用WRG算法提取稳态电流数据的周期性和相似性等重复模式、GAF算法提取稳态电流数据的时间依赖性和时间相关性等静态特征、MTF算法提取稳态电流数据的全局趋势和局部趋势等动态特征，多维度提取电流数据中的能量信息，构建的图像负荷特征能更全面、更独特的表征原有负荷，提高了负荷识别准确率。此外，本发明借鉴了经典的Resnet神经网络，提出参数量更少、网络层级更浅且保持高准确率的优化残差网络，具有良好的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113238003B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110498418.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 山东工商学院
Abstract: 本发明公开了一种电子鼻系统基础数据集获取及验证平台，包括微控制模块及与微控制模块电连接的气体传感器阵列、气流控制模块、通讯模块，其特征在于，还包括与微控制模块电连接的环境标签模块，所述环境标签模块包括标签气袋，当所述微控制模块检测到气体传感器阵列数据异于常态时，控制所述标签气袋收集现场气体样品。由此，本发明的电子鼻系统基础数据集获取及验证平台，可应对检测环境的不同成分参数，使系统检测有很好的目标性、选择性。在传感器阵列数据异常时，可以自动收集现场气体样品做进一步的分析，如GC‑MS分析，便于确认异常数据的来源是系统本身的干扰还是现场气体的实际波动。
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公开(公告)号：CN110921699A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911259846.6
申请日：2019-12-10
Applicant: 山东工商学院
Abstract: 本发明公开了一种基于花粉结构二氧化锡制备平板式气体传感器的方法，通过对天然花粉预处理后与Sn(OH)4水溶胶混合离心焙烧得到纯净的具有天然花粉微观结构的SnO2材料，并超声分散于乙醇溶液中，将传感器衬底充分浸渍得到基于花粉结构二氧化锡的平板式气体传感器。本发明通过具有花粉结构二氧化锡材料的合成方案，解决了将二氧化锡气敏材料转移到气体传感器衬底上的过程中容易破坏其原始微观结构的问题，操作简单，重复性好。
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公开(公告)号：CN118690830B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411155937.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 山东工商学院
IPC: G06N3/096 , G01N33/00 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于气体传感检测技术领域，具体涉及一种电子鼻系统在线学习与优化方法及系统。实时采集气味数据并进行标记，形成初始数据集，并上传至云服务器用于后续模型的训练；训练后的模型文件及参数更新到系统中，用于实现电子鼻系统的在线动态学习；采用一维卷积神经网络模型为原始基准模型，对基准模型进行训练，获得预训练的基准模型；基于预训练的基准模型采用迁移学习对权重参数进行调节，得到迁移后的预训练一维卷积神经网络模型，并结合在线被动侵略算法，对实时传入电子鼻系统的数据样本进行增量学习，以此构建1DCNN‑OPA动态学习模型。本发明实现了智能电子鼻气味识别系统的智能化、一体化操作，识别准确率高，实时性强。
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公开(公告)号：CN118690830A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411155937.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 山东工商学院
IPC: G06N3/096 , G01N33/00 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于气体传感检测技术领域，具体涉及一种电子鼻系统在线学习与优化方法及系统。实时采集气味数据并进行标记，形成初始数据集，并上传至云服务器用于后续模型的训练；训练后的模型文件及参数更新到系统中，用于实现电子鼻系统的在线动态学习；采用一维卷积神经网络模型为原始基准模型，对基准模型进行训练，获得预训练的基准模型；基于预训练的基准模型采用迁移学习对权重参数进行调节，得到迁移后的预训练一维卷积神经网络模型，并结合在线被动侵略算法，对实时传入电子鼻系统的数据样本进行增量学习，以此构建1DCNN‑OPA动态学习模型。本发明实现了智能电子鼻气味识别系统的智能化、一体化操作，识别准确率高，实时性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109799269B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910067877.5
申请日：2019-01-24
Applicant: 山东工商学院
Abstract: 本发明涉及一种基于动态特征重要度的电子鼻气体传感器阵列优化方法，其属于传感器阵列优化技术领域。包括如下步骤：步骤1、通过电子鼻采集目标环境中的气体信息；步骤2、通过方差筛去对目标环境中气体没有响应的气体传感器；步骤3、提取初步筛选后的气体传感器阵列中每个传感器的特征参数；步骤4、根据动态特征重要度对当前传感器阵列中的传感器进行排序，选择最重要的传感器加入优化阵列，判断当前优化阵列是否符合需求。本发明的有益效果是：本发明解决了电子鼻系统中依据经验设计传感器阵列或简单相关性优化阵列的低效问题，具有简单快速，易于实施，普适性强和可解释性强的特点。
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公开(公告)号：CN106483257A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611096809.4
申请日：2016-12-02
Applicant: 山东工商学院
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明为了适应不同领域对电子鼻系统的需求，设计一种电子鼻标定测试系统及方法，实现对待测电子鼻性能的标定与测评。该系统包括与待测电子鼻系统进气端连接的用于产生混合气体或气味的配气系统、与待测电子鼻系统尾气端连接的尾气检测分析系统、与尾气检测分析系统的响应结果输出端连接的气味分析软件测试模块，配气系统的设置信息、待测电子鼻系统的响应结果输出端也连接至气味分析软件测试模块。本发明对电子鼻系统的气味分析软件的识别能力做出分析对照，实现对电子鼻系统的有效标定和测评。
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公开(公告)号：CN114659574B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210259234.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 山东工商学院
Abstract: 本公开涉及一种单相流量的测量方法及装置、电子设备、存储介质和仪器，涉及测井技术领域，所述的单相流量的测量方法，包括：初始化第一腔体及与所述第一腔体联通的第二腔体，使得所述第一腔体及所述第二腔体处于水相相态；分别根据多个预设位置控制处于所述水相相态的所述第一腔体及所述第二腔体转动，在所述转动过程中，通过控制所述第一腔体的进液口及所述第二腔体的出液口的位置关系，进而利用安装在所述进液口及所述出液口之间的导流机构调控所述第一腔体及所述第二腔体的油相与水相的含量；在所述调控过程中，利用设置在所述导流机构的阵列电导传感器分别确定油相变化规律及水相变化规律。本公开实施例可实现油及水的单相流量测量。
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公开(公告)号：CN117589951B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311685196.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 山东工商学院 , 烟台三航雷达服务技术研究所有限公司
IPC: G01N33/02 , G06F18/243 , G06F18/241 , G06N20/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2113
Abstract: 本发明属于生鲜食品的卫生品质及新鲜度的检测技术领域，具体涉及一种生鲜食品新鲜度检测方法，包括：根据生鲜食品的气味挥发成分特点选择合适的传感器，对生鲜食品进行气味测试，建立生鲜食品新鲜度气味响应数据集；同时利用理化检测、感官评价等方法作为样本新鲜度的平行评价标准；提取数据集样本的波形特征、统计量特征、快速傅里叶变换以及小波变换等特征；为新鲜度评价设计了一维卷积神经网络评价模型，先通过随机森林算法分析特征重要度，进而按照特征重要度由大到小将特征依次送入模型中，寻找最优的分类模型和最佳特征的组合；结果表明，利用随机森林特征重要度排序得到的特征集合结合一维卷积神经网络算法对生鲜食品进行新鲜度的检测。
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公开(公告)号：CN117761123B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311747980.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 山东工商学院 , 烟台三航雷达服务技术研究所有限公司
IPC: G01N27/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于电子鼻系统信息采集技术领域，具体涉及一种电子鼻系统气体浓度量化估计方法。利用阵列气体传感器实时采集样品散发气体的有响应电阻数据，获得原始数据集，原始数据集包括一维时间序列数据；将一维时间序列数据经变分模态分解，提取有效模态分量进行数据重构完成滤波操作，获得滤波后的一维时间序列数据；将滤波后的一维时间序列数据经去基线预处理后，编码为二维纹理图像；构建气体浓度量化估计模型，通过预训练模型相关参数，将训练得到的气体浓度量化估计模型用于气体浓度结果量化。本发明的方法，可以有效实现气体浓度的量化，降低模型训练成本，提高模型训练精度与识别效率，同时相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。
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