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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于迁移学习的传感器漂移校正方法及系统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：CN119598254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411646649.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于迁移学习的传感器漂移校正方法及系统是由钱君辉;梁业宗;王景璟;刘子钰;王婷;刘季横;张超设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的传感器漂移校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气体传感器技术领域，具体公开了一种基于迁移学习的传感器漂移校正方法及系统，其首先采集在前后两个不同时期的健康个体和肺癌患者的传感器响应数据，并将带标签的前期数据作为源域数据集，不带标签的后期数据作为目标域数据集，然后对数据进行预处理提取特征，得到源域数据特征集和目标域数据特征集，最后基于迁移学习对目标域数据特征集进行域自适应以进行漂移校正。本发明通过最小化边缘分布和条件分布之间的距离并强制最大化跨域类别信息进行漂移校正，以及提取少量具有代表性的特征来对原始数据进行高表征。实验结果表明，本发明可有效校正传感器的漂移，在基于气体传感器的智能检测比如肺癌智能检测上获得较高的分类准确率。

本发明授权基于迁移学习的传感器漂移校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于迁移学习的传感器漂移校正方法，其特征在于，包括步骤： S1、采集在前后两个不同时期的健康个体和肺癌患者的传感器响应数据，并将带标签的前期数据作为源域数据集，不带标签的后期数据作为目标域数据集； S2、对所述源域数据集和所述目标域数据集采用相同的预处理流程进行特征提取，得到源域数据特征集和目标域数据特征集； S3、基于迁移学习，利用所述源域数据特征集对所述目标域数据特征集进行域自适应，得到漂移校正后的目标域数据特征集； 所述步骤S3具体包括步骤： S31、以最小化投影映射后所述目标域数据特征集与所述源域数据特征集之间的联合分布距离，以及最大化所述目标域数据特征集与所述源域数据特征集不同类别之间的差异，并保留类别信息用于分类为目标，获取用于求取变换矩阵P的函数关系式； S32、基于所述目标域数据特征集与所述源域数据特征集，计算所述函数关系式中的已知参数； S33、基于所述已知参数，求解所述函数关系式，得到初始变换矩阵P0； S34、基于所述初始变换矩阵P0计算新的所述目标域数据特征集与所述源域数据特征集； S35、利用新的所述源域数据特征集训练分类器，并利用新的所述目标域数据特征集对所述分类器进行预测，得到新的所述目标域数据特征集的伪标签； S36、更新所述目标域数据特征集的伪标签，更新所述函数关系式中与所述伪标签相关的已知参数，并返回至所述步骤S33； S37、重复步骤S33至步骤S36，直至达到迭代次数，输出当前的变换矩阵Pt作为最优变换矩阵P，输出当前的分类器f； S38、基于最优变换矩阵P与所述目标域数据特征集，得到漂移校正后的目标域数据特征集。

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