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龙图腾网获悉广东海洋大学;广东海洋大学深圳研究院申请的专利一种基于IRIME-CNN-DD的硅压阻式压力传感器温度补偿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：CN119290221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411411515.0，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于IRIME-CNN-DD的硅压阻式压力传感器温度补偿方法及系统是由杨玉强;宋坤;罗焕芝;张钰颖;李雨婷;高佳乐设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IRIME-CNN-DD的硅压阻式压力传感器温度补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IRIME‑CNN‑DD的硅压阻式压力传感器温度补偿方法及系统，涉及压力检测技术领域，用以解决现有软件补偿方法存在的温度补偿准确度不高的问题。本发明首先获取不同温度下的压力数据作为训练数据集；并对训练数据集进行归一化处理；利用改进的雾凇算法优化温度补偿模型的模型参数，获取最优模型参数；将归一化处理后的训练数据集输入温度补偿模型中，并利用最优模型参数对温度补偿模型进行训练；将待测压力数据输入训练好的温度补偿模型中进行温度补偿。本发明在神经网络参数优化方面利用改进的雾凇算法加以优化，增加了模型的稳健性，进而通过卷积神经网络提取温度补偿数据集的局部特征，进一步提高了压力传感器的灵敏度。

本发明授权一种基于IRIME-CNN-DD的硅压阻式压力传感器温度补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于IRIME-CNN-DD的硅压阻式压力传感器温度补偿方法，其特征在于，包括： 获取不同温度下的压力数据作为训练数据集； 对所述训练数据集进行归一化处理； 利用改进的雾凇算法优化温度补偿模型的模型参数，所述模型参数包括初始学习率和最大迭代次数，获取最优模型参数；所述温度补偿模型为基于卷积神经网络的温度补偿模型；所述利用改进的雾凇算法优化温度补偿模型的模型参数，获取最优模型参数包括： 初始化种群、适应度函数、粒子的全局最优解、粒子的历史个体最优解、最大迭代次数T和当前迭代次数t； 根据种群中每个粒子的适应度函数将种群分为深度挖掘种群和全局搜索种群； 迭代执行下述过程： 根据深度挖掘学习策略位置更新公式更新深度挖掘种群中粒子的位置； 根据全局探索学习策略位置更新公式更新全局搜索种群中粒子的位置； 在深度挖掘种群和全局搜索种群中各选取固定百分比的粒子，根据自适应拉普交叉算子生成的交叉种群位置更新公式生成交叉种群； 合并深度挖掘、全局探索种群和交叉种群得到合并种群； 使用激进贪婪更新合并种群中的全局最优解与历史个体最优解； 根据预设规则调整深度挖掘种群与全局搜索种群之间的粒子比例； 当迭代次数t大于等于最大迭代次数T时停止迭代，输出全局最优解，即最优模型参数； 将归一化处理后的训练数据集输入基于卷积神经网络的温度补偿模型中，并利用最优模型参数对所述基于卷积神经网络的温度补偿模型进行训练，获取训练好的温度补偿模型； 将待测压力数据输入训练好的温度补偿模型中进行温度补偿，获取校正后的压力数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东海洋大学;广东海洋大学深圳研究院，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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