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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测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：CN119167015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411204708.9，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测方法是由蒋亚东;乔子龙;太惠玲;袁震;吴援明;张欣杰设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测方法，属于基于气体传感器的气体检测技术领域，通过氢气传感器获取响应‑恢复变化曲线，提取响应起始阶段的电阻信号，与对应真实氢气浓度构成样本点，经归一化、漂移补偿后输入至氢气浓度预测模型进行训练，氢气浓度预测模型通过在1DCNN神经网络模型的输出层之前设置Dropout层和GRU层得到，训练后氢气浓度预测模型用于对待测试氢气进行快速检测。本发明可可实现结构复杂度低、预测精度高的氢气浓度快速预测，尤其适合于计算复杂度低、实时、低成本的应用。

本发明授权一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于1DCNN与GRU的氢气快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过氢气传感器进行氢气浓度测试，将已知浓度的氢气与空气交替通入氢气传感器，得到一组关于电阻的响应-恢复变化曲线；通入不同浓度的氢气，得到由不同真实氢气浓度与对应的响应-恢复变化曲线组成的原始数据； S2、对原始数据中的各响应-恢复变化曲线，获取响应起始点，并提取从响应起始点开始后T时间内的电阻信号；将一个真实氢气浓度与对应T时间内的电阻信号组成一个样本点，通过对电阻信号进行最大最小归一化，以及对真实氢气浓度进行归一化，获得样本集S； S3、对样本集S中的各电阻信号进行漂移补偿，获得样本集S′； S4、构建氢气浓度预测模型，以样本集S′中的电阻信号为输入，真实氢气浓度为输出，对氢气浓度预测模型进行训练，得到训练后的氢气浓度预测模型； 其中，所述氢气浓度预测模型通过在1DCNN神经网络模型的输出层之前设置Dropout层和GRU层得到； S5、将待测试氢气通入气体传感器，提取其响应-恢复变化曲线中从响应起始点开始后T时间内的电阻信号，经归一化后，输入至训练后的氢气浓度预测模型，输出待测试氢气的预测浓度。

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