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龙图腾网获悉东莞市净诺环境科技股份有限公司申请的专利一种用于智能家居环境的甲醛气体检测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：CN120314243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510812307.X，技术领域涉及：G01N21/3504；该发明授权一种用于智能家居环境的甲醛气体检测方法及系统是由林祖锋;吴天文;陈瑞;张文熙;王程龙设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能家居环境的甲醛气体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于智能家居环境的甲醛气体检测方法及系统，涉及环境检测技术领域，包括：确定特征气体的含氢基团及含氢基团在特征气体中的占比，预先设置至少一个样本环境气体中的特征气体的样本含量；计算得到样本环境气体中的特征气体的预测含量；得到预测偏差值；构建检测误差补偿模型；计算得到家居真实环境中的特征气体的初步含量；得到特征气体的实际含量；将作为甲醛气体的特征气体的实际含量匹配至甲醛气体。通过设置样本计算模块、偏差获取模块、模型构建模块和数据补偿模块，可以对近红外光谱分析所产生的偏差进行预测，从而根据预测结果进行数据的补偿，进而能较为合理的降低偏差，提升检测的精度。

本发明授权一种用于智能家居环境的甲醛气体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于智能家居环境的甲醛气体检测方法，其特征在于，包括： 基于历史检测数据，获取家居环境中存在的至少一个特征气体，特征气体中的其中一个为甲醛气体，特征气体为含有含氢基团的气体； 确定特征气体的含氢基团及含氢基团在特征气体中的占比，预先设置至少一个样本环境气体中的特征气体的样本含量； 通过近红外光谱仪分析得到样本环境气体中的含氢基团的样本含量，基于含氢基团的样本含量，计算得到样本环境气体中的特征气体的预测含量； 将样本环境气体中的特征气体的预测含量与样本含量作差，得到预测偏差值； 构建检测误差补偿模型； 通过近红外光谱仪获取家居真实环境中的含氢基团的实际含量，基于含氢基团的实际含量，计算得到家居真实环境中的特征气体的初步含量； 基于检测误差补偿模型，对特征气体的初步含量进行补偿，得到特征气体的实际含量； 将作为甲醛气体的特征气体的实际含量匹配至甲醛气体； 所述构建检测误差补偿模型包括以下步骤： 计算得到两个特征气体的误差相互影响系数，计算得到近红外光谱仪对特征气体的测量误差系数； 按照第一排序的顺序，对特征气体进行编号； 形成误差矩阵，误差矩阵为N*N的矩阵，当i不等于j时，误差矩阵中，i行j列的元素填入编号为i和j的两个特征气体的误差相互影响系数，当i等于j时，误差矩阵中，i行j列的元素填入编号为i的特征气体的测量误差系数，N为第一排序的序列长度，i和j为计数指标； 累加所有预测偏差值，得到总偏差，累加所有样本环境气体中的特征气体的预测含量，得到总预测含量，总偏差除以总预测含量，得到误差估计比例； 将误差矩阵和误差估计比例作为检测误差补偿模型； 所述基于含氢基团的实际含量，计算得到家居真实环境中的特征气体的初步含量包括以下步骤： 将家居真实环境中的特征气体的初步含量按第一排序排列形成第一实际行矩阵，将含氢基团的实际含量按第二排序排列形成第二实际行矩阵； 第二实际行矩阵与特征矩阵相乘，得到第三实际行矩阵； 令第一实际行矩阵与第三实际行矩阵对等，得到家居真实环境中的特征气体的初步含量； 所述对特征气体的初步含量进行补偿，得到特征气体的实际含量包括以下步骤： 第一实际行矩阵与误差矩阵及误差估计比例相乘，得到第四实际行矩阵，将第四实际行矩阵中的元素依次作为第一排序中特征气体的补偿含量； 特征气体的初步含量与特征气体的补偿含量作差，得到特征气体的实际含量。

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