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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种气体传感器阵列自适应后融合检测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：CN116340881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310311007.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种气体传感器阵列自适应后融合检测方法是由胡小龙;岳文强;卢革宇;郭帅;马忠嘉设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气体传感器阵列自适应后融合检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气体传感器阵列自适应后融合检测方法，属于传感器智能检测技术领域，包括数据集准备及预处理；基于深度学习、补偿矫正算法和MASK算子的神经网络模型的构建与训练；采用上述训练好的神经网络模型检测出实际浓度值与阵列传感器件状态。本发明采用后融合算法，首先基于同类型的传感器进行标定补偿和数据融合，再将各类型传感器的融合结果进行最终融合。该融合算法按照不同数据之间相关性的强弱进行分阶段融合，有利于控制算法的复杂度、提升算法的可解释性和执行效率，并降低模型训练过程中对数据集规模的要求。该类算法的成功构建，有助于推进气体传感系统通用性算法框架的构建和自动化的算法优化。

本发明授权一种气体传感器阵列自适应后融合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种气体传感器阵列自适应后融合检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤一：数据集准备及预处理； 收集在干扰气体下，待测气体经过同型号阵列传感器检测的已有标准校正数据；将干扰气体浓度、环境参数和待测气体标准浓度组成数据集，并对数据集进行预处理，所述预处理包括清理、去噪及标准化，经预处理后得到带有时间维度的气体浓度序列数据集； 步骤二：基于深度学习、补偿矫正算法和MASK算子的神经网络模型的构建； 数据处理模块中，对数据集采用MASK算子运算实现数据增强，并使用十次十折交叉验证切分数据集；序列处理模块中，调节序列神经网络模型中编码器和解码器模块超参数，参考均方误差、平均绝对误差指标使用网格搜索等优化函数评估出最优的超参数组合，以估算出各个传感器序列对应的气体浓度值、环境参数值；补偿矫正算法模块中，经过算法处理矫正，得出该环境参数下目标气体浓度值和干扰气体的实际浓度值；后融合处理模块中，采用卷积神经网络自动的从补偿矫正处理后的数据中提取特征，从而实现对传感器的检测和诊断； 步骤三：基于深度学习、补偿矫正算法和MASK算子的神经网络模型的训练； 步骤四：采用上述训练好的神经网络模型检测出实际浓度值与阵列传感器件状态。

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