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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统及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：CN116720078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310553736.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统及方法是由苏跃增;王天祥;曾敏;刘瑞丽设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统及方法。为了克服现有技术进行化学传感器的训练数据采集存在和实际应用不符，数据采集效率低，有效数据不足的问题；本发明在训练过程中，通过将传感器单元置于测试单元，并使用浓度控制单元调节不同样品的浓度，实现连续采集数据。在预测过程中，将传感器单元置于样品输入单元，通过状态标定单元进行校正后输入浓度预测模型，并得到样品浓度输出。使用连续数据采样方法，不进行恢复过程，并以较短的时间达到平衡状态，大大减少训练时间；连续采集响应和恢复阶段数据，使训练数据符合实际应用中信号和浓度变化过程；在预测过程中动态检测传感器所处状态并调用不同模型，提高模型准确度。

本发明授权一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能传感器的连续采集和数据模型构建系统，其特征在于，包括： 采集输入模块，在训练阶段给传感器单元3提供浓度连续变化的样品，连续采集响应信号数据；在预测阶段给传感器单元3提供实时环境中的样品浓度，实时采集响应信号数据； 状态标定单元4，整理采集的响应信号数据，训练过程根据设定浓度变化过程给出状态特征，计算得到响应变化后和状态特征输入动态检测模型预测状态特征，根据状态特征不同，分别训练不同多层感知机，不同模型之间隐藏层共享，每个状态特征下同时有多个模型参与训练，以模型训练损失值的倒数为模型权重；预测过程，计算响应变化后输入动态检测模型，得到状态特征，利用状态特征得到对应模型，输入传感器响应到此模型以预测输出浓度，将多个模型的结果进行加权平均得到结果； 补偿单元5，获得温湿度单元6给出的温湿度信息和状态标定单元4给出的漂移信号后分别对温湿度和仪器漂移进行校正后将校正后数据传入状态标定单元4重新整理； 预测模型，对状态标定单元4整理后的数据进行模型训练或浓度预测。

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上海交通大学，其通讯地址为：201100 上海市闵行区东川路800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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