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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统和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：CN115470817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211069641.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统和方法是由武星;张源;孙京飞设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统和方法在说明书摘要公布了：本发明的提出是一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统和方法，包括传感器模块、特征提取模块、模型匹配模块和实时监测模块，能够获取果蔬气味信号信息数据样本，并对气味数据进行数字化编码，提取特征，然后整合成一个特征数据集，并这些特征数据集输入分类器进行模型建模与训练，最后传感器现场获取待果蔬的气味信号，根据训练好的模型对其进行精确匹配，得到认证结果。可见，该方法基于气味数据的果蔬质量特征识别认证，进一步提高了精确度和安全性。

本发明授权一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MEMS气体传感器的果蔬质量监测系统，其特征在于，包括： MEMS气体传感器阵列：用于采集果蔬的Tmin-Tmax时间范围内的气味特征信号，并将气味特征信号转换为能够被后续模块所处理的数字信号，该数字信号为由MEMS气体传感器阵列所采集的信号组成的特征矩阵，特征矩阵中的任意一个特殊数据为MEMS气体传感器阵列中对应位置的MEMS气体传感器所采集到的气味特征数据，其中：Tmin为时间范围下限阈值，Tmax为时间范围上限阈值； 特征提取模块：使用分类器将MEMS气体传感器模块获得的Tmin-Tmax时间范围内的气味特征信号分类到时间长度为T的容器中，从而创建一个X维向量的气味特征数据，式中， 模型建立及训练模块： 基于XGBoost算法建立果蔬气味预测模型，并对果蔬气味预测模型进行训练，训练用的训练数据集采用以下方法获取： 将每一种果蔬的质量分为不同的表示果蔬新鲜程度的状态，对于同一种类的果树，利用MEMS气体传感器阵列分别采集与相应状态相对应的数字信号后，再利用特征提取模块提取每个数字信号的X维向量的气味特征数据；每个数字信号所对应的状态值为用于训练模型的输出标签，则由所有X维向量的气味特征数据以及对应的输出标签组成训练数据集，每个气味特征数据为训练数据集中的一个样本； 在对果蔬气味预测模型进行训练时，从训练数据集随机选取N个样本，对于所选取的每个样本，在X维向量中随机抽取M维向量作为输入数据输入果蔬气味预测模型，对果蔬气味预测模型进行训练；将果蔬气味预测模型中K个树的结果进行求和，作为最终的预测值； 模型匹配模块： 通过MEMS气体传感器阵列实时获得目标果蔬的数字信号后，再利用特征提取模块提取该数字信号的X维向量的气味特征数据，将气味特征数据输入果蔬气味预测模型后，由果蔬气味预测模型输出目标果蔬的状态预测值。

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