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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于人工嗅觉的多组分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：CN115639323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211297278.0，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于人工嗅觉的多组分气体检测方法及系统是由马登龙;吴秀奔;高建民设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工嗅觉的多组分气体检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工嗅觉的多组分气体检测方法及系统，系统包括嗅觉传感器阵列、数据采集模块、上位机控制中心、模式识别算法模块、可视化界面。其中嗅觉传感器阵列采用多种响应特性不同的金属氧化物半导体传感器组成，可采集待测环境多维度的气体信息，数据采集模块将传感器信息采集后传送至上位机控制中心，之后由充分利用传感器交叉响应的独立模式识别算法模块进行分析。该发明不仅可以实现纯组分气体的定性定量识别，还可以对混合气体进行解混识别，适用范围广，可广泛运用于化工行业、制药行业、坑道作业、市政燃气等安全检测场景。

本发明授权一种基于人工嗅觉的多组分气体检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工嗅觉的多组分气体检测系统，其特征在于，包括：人工嗅觉传感器模块（1）、数据采集模块（2）、模式识别算法模块（3）、上位机控制中心（4）和可视化界面（5）； 所述人工嗅觉传感器模块（1）包括多种响应特征不同的传感器，用于获取待测环境的多维气体信息； 所述数据采集模块（2）用于采集所述人工嗅觉传感器模块（1）的信息并将滤波放大处理后发送给上位机控制中心（4）； 所述上位机控制中心（4）用于将数据采集指令发送至数据采集模块（2）控制数据的采集，接受数据采集模块（2）所传送回来的数据并将其发送至模式识别算法模块（3）进行分析及控制可视化界面（5）的显示输出； 所述模式识别算法模块（3）用于对上位机控制中心（4）传送过来的数据进行预处理后，根据检测需求，使用盲源分离混合气体解混识别算法进行多组分识别，同时使用独立神经网络算法进行纯气体组分浓度的预测识别； 所述可视化界面（5）提供人机交互功能并输出系统运行过程的各种数据； 所述模式识别算法模块（3）包括纯组分定性定量识别算法模块（302）和混合组分分离识别算法模块（303）； 所述纯组分定性定量识别算法模块（302）使用自注意力机制计算不同传感器之间的相关程度； 所述混合组分分离识别算法模块（303）利用同组分之间的相关性和不同组分之间的独立性来构建目标函数，将原始数据映射到同组分强相关、不同组分弱相关空间，并使用相关性匹配解混； 所述混合组分分离识别算法模块（303）输出是一个特征序列，模型的目标函数为最大化相同组分的特征序列间的相关性和不同组分的特征序列的间的独立性； 所述纯组分定性定量识别算法模块（302）用于将预处理后数据输入骨干网络，使用自注意力机制计算传感器间的相关特征，再使用全连接网络整合特征，最后使用多标签回归节点输出待测气体的组分浓度信息； 所述纯组分定性定量识别算法模块（302）使用多标签回归模型，将气体分类和回归问题整合到一个模型；最后使用多标签回归节点输出待测气体的组分浓度信息是指输出一组多标签回归节点，每一个节点对应一种气体成分，当纯组分气体输入到模型时，与该气体相对应节点输出其浓度值，其它节点输出为0表示不存在其它气体； 所述混合组分分离识别算法模块（303）用于使用纯组分数据通过训练后的模型构建一个基准特征库，该基准特征库中不同组分之间的特征不相关，之后将待测的混合组分的数据输入模型，得到待测数据的特征，将待测数据的特征与基准特征库中的特征逐一计算相关性，根据混合组分中混合气体的数量选择与待测特征相关性较大的基准特征，基准特征对应的纯组分气体为待测气体的成分。

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