山东大学赵霏阳获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预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：CN120355268B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510837209.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预测方法及系统是由赵霏阳;陈好;于文斌;陈嘉楠设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预测方法及系统，属于车辆排放预测领域。获取排放相关参数、初始驾驶排放高维数据集及增量测试数据；通过t‑SNE将初始驾驶排放高维数据集映射为初始低维嵌入；基于初始低维嵌入，通过字典学习构建高维字典和低维字典并进行迭代优化；计算增量测试数据在高维字典上的稀疏编码矩阵，与低维字典耦合生成增量低维嵌入；将增量低维嵌入输入预训练的SuperLearner回归模型，得到增量NOx排放因子修正系数；基于排放相关参数和增量NOx排放因子修正系数计算NOx排放量。本发明利用t‑SNE和字典学习降维，结合SuperLearner回归模型，提高混合动力汽车NOx排放量预测精度并高效处理增量数据。
本发明授权基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于字典学习的混合动力汽车NOx排放量预测方法，其特征在于，包括： 获取排放相关参数、初始驾驶排放高维数据集及增量测试数据； 通过t-SNE将初始驾驶排放高维数据集映射为初始低维嵌入； 基于所述初始低维嵌入，通过字典学习构建高维字典和低维字典，并进行迭代优化；计算增量测试数据在高维字典上的稀疏编码矩阵，与低维字典耦合生成增量低维嵌入； 将所述增量低维嵌入输入预训练的SuperLearner回归模型，得到增量NOx排放因子修正系数； 基于排放相关参数和增量NOx排放因子修正系数计算NOx排放量，具体为： ； 其中，为车辆的瞬时NOx排放因子，用于表征车辆在某一时刻，单位时间内排放NOx的量；为选择性催化还原下游NOx浓度；为发动机排气速率；为发动机燃油速率；为发动机燃料流量；为汽油密度；M是NOx的分子量；1-losses是修正系数；是排气密度。
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