买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类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：CN116992358B 。

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：202310768453.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类方法是由李贺;黄泓杰;程鹏飞;黄健斌设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类方法，涉及电子鼻气体分类技术领域，解决了现有技术所含的分类模型的体积较大，如直接压缩模型，将大幅降低分类精度的问题，该方法包括：通过大体积教师模型和小体积学生模型来构建介于二者体积的多个混合模型，每个混合模型包含学生模型的部分结构；依次对混合模型进行分层直接蒸馏，将蒸馏后的各结构的参数加载至学生模型并进行图嵌入细化，得到优化模型；本方法的优化模型引入多通道技术，从传感器、时序、信道三个维度进行特征提取，进一步提升分类精度；实现了在有效维持分类精度的基础上大幅压缩模型的体积，使分类模型可以搭载于便携式设备，从而适应各种现实场景下的工作环境。

本发明授权一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电子鼻设备的轻量级气体分类方法，其特征在于，包括： 获取气体的初始气体数据，对所述气体数据进行预处理，得到图像数据； 所述教师模型具体包括依次连接的传感器联合模块、时序注意模块、信道注意模块以及全连接模块；所述传感器联合模块用于通过构造的不同的传感器组合，对所述图像数据进行传感器维度的特征提取，得到多个特征图矩阵，并对所述多个特征图矩阵进行叠加，得到第一特征图矩阵；所述时序注意模块用于对所述图像数据进行时序维度的特征提取，得到第一权重特征图矩阵；所述信道注意模块用于对第二特征图矩阵进行信道维度的特征提取，得到第二权重特征图矩阵，其中，所述第一特征图矩阵与所述第一权重特征图矩阵叠加得到所述第二特征图矩阵；所述全连接模块用于计算所述第二权重特征图矩阵的概率向量，得到所述图像数据的概率分布矩阵； 将所述图像数据输入至优化模型中，得到概率分布矩阵；其中，得到所述优化模型包括根据分层直接蒸馏和图嵌入蒸馏进行模型优化，具体包括：构建教师模型和学生模型，分别将所述学生模型中的每个信道注意层替换为对应的所述教师模型中的每个所述信道注意层，得到混合模型；对所述混合模型进行分层直接蒸馏，得到分层直接蒸馏后的混合模型，并将所述分层直接蒸馏后的混合模型的每个所述信道注意层同步至所述学生模型的对应位置处，直至所述学生模型中的所有所述信道注意层替换完成，得到学生模型，完成对所述分类模型的初步模型压缩，将所述学生模型作为压缩模型；计算所述压缩模型的概率矩阵和所述教师模型的概率矩阵；构建所述压缩分类模型的距离矩阵，以及构建所述教师模型的教师距离矩阵；计算所述压缩距离矩阵和所述教师距离矩阵之间的距离，根据所述距离计算所述压缩分类模型的图嵌入蒸馏损失，并进行细化训练，得到细化后的学生模型，即得到优化模型； 根据所述概率分布矩阵中的最大值，得到所述概率分布矩阵对应的气体类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。