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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建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：CN116630705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310589727.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建方法是由孟凡利;张守文;苑振宇;付俊设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建方法，涉及VOC识别技术领域。该方法具体包括：首先通过对半导体气体传感器实施循环温度调制并对VOC响应进行采样，以获得VOC时序响应数据。然后，在重采样范围内以固定的样本长度从VOC时序响应数据中逐数据点地连续截取VOC时序响应样本数据。最后，将VOC时序响应样本数据由一维形式转换为二维图像形式。相比于传统的VOC响应的样本数据集构建方法，本发明可以更低的人力和时间成本获取VOC响应的大样本数据集，转换后的VOC响应的二维图像样本数据蕴含丰富的结构信息，更符合卷积神经网络等深度学习模型对输入数据的要求，为卷积神经网络等深度学习模型在VOC识别领域的应用提供了有利条件。

本发明授权一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种VOC响应的大样本二维图像数据集构建方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：确定半导体气体传感器的温度调制模式，包括波形、占空比、最大电流值、最大电压值、最小电压值和周期Tt； 步骤2：基于步骤1所述温度调制模式，对半导体气体传感器实施循环温度调制，获取半导体气体传感器的VOC时序响应，并以固定的采样频率f对所述VOC时序响应进行采样，获取VOC时序响应数据； 步骤3：设置重采样范围Tr和样本长度Tc，对步骤2所述VOC时序响应数据进行重采样，获取VOC时序响应样本数据； 步骤3.1：以温度调制模式的周期Tt为基数设置重采样范围Tr； 所述重采样范围Tr与所述温度调制模式的周期Tt的关系满足： Tr＝nTt 其中，n为重采样范围所包含的温度调制模式周期的个数； 步骤3.2：以温度调制模式的周期Tt为基数设置样本长度Tc； 所述样本长度Tc与所述温度调制模式的周期Tt的关系满足： Tc＝mTt 其中，m为样本长度与温度调制模式周期的比例倍数，满足0＜m＜n； 步骤3.3：在VOC时序响应数据的时间轴上设置一个滑动采样窗口，采样窗口宽度为样本长度Tc，滑动步长为一个数据点，对VOC时序响应数据进行逐数据点地连续重采样，该采样窗口从VOC时序响应数据的第一个数据点开始沿时间轴方向滑动，每滑动一次，则将采样窗口内的全部数据点截取为一条VOC时序响应样本数据； 每条所述VOC时序响应样本数据包含fTc个数据点，在重采样范围Tr内共可截取ns条VOC时序响应样本数据，ns满足： ns＝Tr-Tcf+1 步骤4：重新排布步骤3所述VOC时序响应样本数据的数据点，以将其转换为VOC响应的二维图像样本数据； 步骤4.1：将每条VOC时序响应样本数据定义为一个包含fTc个元素的一维矩阵D，矩阵元素为每个数据点； 所述一维矩阵D的具体形式如下： 其中，di为VOC时序响应样本数据的数据点，i＝1,2,3,...,fTc； 步骤4.2：将VOC响应的二维图像样本数据定义为一个的二维矩阵V； 步骤4.3：基于一维矩阵D中的元素，按照对应关系获取二维矩阵V的各元素值； 所述二维矩阵V的元素值与一维矩阵D的元素值的对应关系如下： Vi,j＝D1,i+j-1, 其中，Vi,j为矩阵V中第i行第j列的元素；D1,i+j-1为矩阵D中第1行第i+j-1列的元素； 所述二维矩阵V共包含个元素，具体形式如下： 其中，di为VOC时序响应样本数据的数据点，i＝1,2,3,...,fTc-1；舍弃第fTc个数据点； 步骤4.4：将矩阵V中的所有元素值归一化至[0,1]，归一化公式如下所示： 其中，Vmax和Vmin分别为所有采样数据点的最大值和最小值； 步骤4.5：将矩阵V中的所有元素值乘以255，获得最终的VOC响应的二维图像样本数据； 步骤5：将每种类型VOC下的每种浓度视为一个类别，h种类型和k种浓度的VOC识别任务共包含h×k种VOC类别，标签分别为0、1、2、……、h×k-1，根据VOC的类型和浓度为步骤4所述VOC响应的二维图像样本数据赋予类别标签，并汇总形成VOC响应的大样本二维图像数据集。

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