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龙图腾网获悉西南大学申请的专利基于MEMS电子鼻的气体浓度预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：CN119537858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411650307.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于MEMS电子鼻的气体浓度预测方法是由彭小燕;刘真语;刘真诚;褚金设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MEMS电子鼻的气体浓度预测方法在说明书摘要公布了：一种基于MEMS电子鼻的气体浓度预测方法，包括：1：构建微型便携式电子鼻系统；2：气体传感器阵列采集气体特征数据；3：预处理模块对气体特征数据进行预处理操作，得到标准数据；4：气体浓度预测网络中的一维卷积层获取标准数据，并对其进行一维卷积操作，得到卷积数据；5：批归一化层对卷积数据进行批归一化操作，得到归一化数据；6：第一最大池化层对归一化数据进行池化操作，得到第一池化数据；7：注意力层对第一池化数据进行关键特征提取，得到通道特征数据；8：第二最大池化层对通道特征数据进行池化操作，得到第二池化数据；9：全连接层对第二池化数据进行全连接操作，输出气体浓度预测结果。效果：提高了电子鼻的检测精度和便携性。

本发明授权基于MEMS电子鼻的气体浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于MEMS电子鼻的气体浓度预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建MEMS微型便携式电子鼻系统，所述MEMS微型便携式电子鼻系统设置有气体传感器阵列，该气体传感器阵列连接有预处理模块，所述预处理模块连接有气体浓度预测网络模型CE-CNN； 所述气体浓度预测网络模型CE-CNN设置有依次连接的第一一维卷积层、批归一化层、第一最大池化层、注意力层、第二最大池化层和全连接层； 步骤2：所述气体传感器阵列实时采集气体特征数据a，并传递给预处理模块； 步骤3：所述预处理模块对所述气体特征数据a进行预处理操作，得到标准数据b，并传递给气体浓度预测网络模型CE-CNN； 步骤4：所述气体浓度预测网络模型CE-CNN中的第一一维卷积层获取所述标准数据b，并对其进行一维卷积操作，得到卷积数据c，并传递给批归一化层； 步骤5：所述批归一化层对所述卷积数据c进行批归一化操作，得到归一化数据d，并传递给第一最大池化层； 步骤6：所述第一最大池化层对所述归一化数据d进行池化操作，得到第一池化数据e，并传递给注意力层； 步骤7：所述注意力层对所述第一池化数据e进行关键特征提取，得到通道特征数据f，并传递给第二最大池化层； 步骤8：所述第二最大池化层对所述通道特征数据f进行池化操作，得到第二池化数据g，并传递给全连接层； 步骤9：所述全连接层对所述第二池化数据g进行全连接操作，并输出气体浓度预测结果Y。

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