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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别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：CN115329862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210960308.5，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别方法是由刘畅;陈柯亘;杨柳;高艺设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别方法：测量有机气体指标、pm2.5指标、环境温度数据，根据数据复杂度和该地点是否标记过气体类别，判定属于已知稳定或未知复杂气体环境；若为已知稳定气体环境，使用随机森林算法得到气体识别结果和已知异常气体预警；否则联合随机森林算法和DBSCAN算法进行气体分类识别，随机森林算法有标签结果中，若标签中某类气体为异常气体，把该类气体分为异常气体，DBSCAN算法无标签结果中，若某聚类数据偏离设定阈值，标记为异常气体，将两者气体分类结果通过重合度交叉验证，将有标签结果具体类别实现有标签结果和无标签结果对应，实现异常气体检测和气体分类。本发明适用于工业系统的局部复杂气体环境识别。

本发明授权基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBSCAN和随机森林算法的半监督气体识别方法，其特征在于，包括以下过程： 第一步：在待测地点测量一段时间内的有机气体指标、pm2.5指标、环境温度数据，建立数据库，根据数据库中数据的复杂度和该地点是否标记过气体类别，判定待测地点的气体环境属于已知稳定气体环境或未知复杂气体环境；若为已知稳定气体环境，只需要执行第二步使用随机森林算法进行处理；若为未知复杂气体环境，执行后续第二步至第四步进行处理； 第二步：使用随机森林算法，鉴别出已在数据库中的气体种类，完成对待测地点的气体环境中已知气体的精准识别，得到有标签分类结果，若任务标记某已知气体为异常气体，则识别该气体时标记为异常气体； 第三步：使用DBSCAN算法，完成对未知气体环境气体进行自适应无监督机器学习，通过调节间隔参数获得最佳气体种类区分，得到无标签分类结果，若有标签分类结果中某聚类数据偏离设定的阈值，则标记为异常气体； 第四步：将有标签分类结果和无标签分类结果加上各自的异常气体数据进行重合度验证，重合率高的数据归为同一类，将有标签结果的具体气体种类赋予无标签结果，标记具体气体种类后，以无标签分类结果为准，完成气体分类，同时完成异常气体预警。

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