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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种激光气体浓度传感器矫正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：CN119643472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411795056.0，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权一种激光气体浓度传感器矫正方法是由张正丽;丁召;李军丽;王一设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光气体浓度传感器矫正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光气体浓度传感器矫正方法，通过使用不同波长的激光进行气体浓度测量，并结合环境参数进行校正。方法包括：利用第一前馈神经网络提取激光吸收特征，利用卷积神经网络提取环境矩阵特征，通过注意力机制融合这些特征，再通过第二前馈神经网络进行气体浓度预测。损失函数不仅考虑预测值与真实值之间的差异，还包括光强值与理论光强值之间的物理约束。此方法提高了在不同环境条件下的测量准确性和模型的鲁棒性，并通过多波长测量和物理知识的结合，减少了测量误差和环境波动的影响。

本发明授权一种激光气体浓度传感器矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种激光气体浓度传感器矫正方法，其特征在于，所述方法包括： 使用不同波长的光谱进行气体浓度测量； 通过第一前馈神经网络提取激光吸收向量特征，所述激光吸收向量为不同波长的激光通过气体以后的光强值组成的向量； 通过卷积神经网络提取环境矩阵的特征图，所述环境矩阵为滑动窗口在温度时间序列、压力时间序列和湿度时间序列最末端上截取的矩阵； 通过注意力机制分配激光吸收向量特征和环境矩阵的特征图的权重并进行加权求和获得融合特征； 将融合特征输入第二前馈神经网络获得气体浓度预测值； 所述方法还包括： 将标准温度、标准压力和标准湿度扩展为每个时刻值都相同的时间序列，通过滑动窗口截取时间序列的末端得到标准环境矩阵； 将标准环境矩阵输入卷积神经网络，将测量范围内不同的标准剩余光强值输入第一前馈神经网络获取预测值，将标准吸收曲线上的气体浓度值作为真实值，通过以下损失函数对神经网络进行修正， ， 其中，标准吸收曲线为在标准温度、压力和湿度下通过在设定的测量范围内改变气体浓度并测量每个波长激光吸收值，根据每个波长的激光在设定的测量范围内的气体浓度值和对应的激光吸收值获取每个波长的激光的获得的曲线，，表示温度T时气体的吸收截面；为吸收线性函数，表示在波长处的吸收强度相对于吸收谱线中心波长的分布；为湿度修正函数；，，，； 表示第i次训练时第二前馈神经网络输出的气体浓度预测值，表示气体浓度在训练集中的实际值，表示训练集大小，N表示用于测量气体浓度的激光的总数，表示第j个用于测量气体浓度的激光的波长，表示权重系数，表示第j个用于测量气体浓度的激光的入射光强，表示气体分子吸收谱线中心波长，表示由于气体分子之间的碰撞引起的谱线展宽洛伦兹分布的半高宽，表示积分变量，表示光速，表示玻尔兹曼常数，表示波长相关指数，表示气体分子质量，表示湿度相关常数，H为相对湿度，d表示激光穿过气体的路径长度；为标准温度，T为实际温度。

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