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龙图腾网获悉湘西自治州众康电子科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的电子烟种类识别方法、系统及可读介质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：CN116049664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211585325.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于深度学习的电子烟种类识别方法、系统及可读介质是由李晓东;李足设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电子烟种类识别方法、系统及可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电子烟种类识别技术领域，具体而言，涉及一种基于深度学习的电子烟种类识别方法、系统及可读介质，该方法的步骤包括：步骤1：训练生成种类训练模型；步骤2：获取电子烟气溶胶数据中的甲醛含量值，带入所述种类判别模型中，获取判别系数和判别结果；步骤3：若有新的电子烟气溶胶数据，则将判别系数带入种类判别模型中生成新的种类判别模型，进入步骤4；若无，则进入步骤4；步骤4：停止训练。通过设立神经网络模型，通过引入判别系数的获取过程，使得模型在处理新数据的同时，保持对旧任务数据的识别能力，能够使模型保持对旧任务数据的预测结果，防止模型偏向预测新任务数据，减少赝品的数据对同批次样品的影响。

本发明授权一种基于深度学习的电子烟种类识别方法、系统及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电子烟种类识别方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 步骤1：训练生成种类判别模型； 步骤2：获取电子烟气溶胶数据中的甲醛含量值，带入所述种类判别模型中，获取判别系数和判别结果； 步骤3：若有新的电子烟气溶胶数据，则将判别系数带入种类判别模型中生成新的种类判别模型，进入步骤4；若无新的电子烟气溶胶数据，则进入步骤4； 步骤4：停止训练； 所述种类判别模型对所述气溶胶甲醛含量值进行判别的过程具体包括以下步骤： 步骤21：获取气溶胶中的甲醛含量值作为甲醛浓度数据，获取环境数据； 步骤22：根据环境数据对甲醛浓度数据进行环境补偿，输出环境补偿后的浓度数据为终值数据； 所述甲醛浓度数据包括第一浓度数据、第二浓度数据，所述环境数据包括环境湿度数据； 所述环境补偿过程包括以下步骤： 步骤221：在所述第一浓度数据、第二浓度数据的差值绝对值大于0的情况下，等量逐步提升环境湿度，得到多组由第一浓度数据、第二浓度数据组成的浓度信号； 步骤222：当第一浓度数据、第二浓度数据的差值绝对值为0时，输出当前环境湿度值与第一浓度数据或第二浓度数据作为终值数据； 所述步骤2中，获取判别系数和判别结果的过程具体如下所示： 步骤24：设立任务集合，所述任务集合中包括若干终值数据，所述终值数据作为任务数据； 步骤25：依据当前种类判别模型对任务集合进行训练，得出新的任务数据集和新的种类判别模型； 步骤26：采用特征提取器获取新任务数据集中的所有任务数据的特征，计算任务集合中所有样本数据的特征均值，并计算多个样本数据特征与特征均值的欧几里得距离； 步骤27：若存在有欧几里得距离小于阈值的样本数据特征，则对该样本数据特征所对应的若干任务数据，并将所有保留的任务数据作为判别系数，输出判别结果为正品；若无，则判别系数为无，输出判别结果输出为赝品。

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