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龙图腾网获悉北京中科辉丰科技有限公司申请的专利基于多传感器融合的异味气体监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：CN120177724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510637502.3，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于多传感器融合的异味气体监测方法是由杨龙;石文先;胡文恺;周永红;邱金;张博超;王要男设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的异味气体监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及基于多传感器融合的异味气体监测方法，包括：根据每种异味气体的输入浓度时序序列以及每项传感器的采集浓度时序序列之间的相似性，构建每种异味气体的空间特征向量，再确定任意两种异味气体在每一项传感器上的区分度，根据每种异味气体的输入浓度时序序列中输入浓度数据值与传感器的基线浓度的差异，结合每种异味气体的空间特征向量，确定每种异味气体在空间特征向量中的多模态表现值，使用任意两种异味气体在每一项传感器上的区分度，对多模态表现值进行调整，确定每种异味气体的异味明显程度。本发明有效的提高了异味气体识别准确率，为后续污染溯源和治理提供可靠支持。

本发明授权基于多传感器融合的异味气体监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器融合的异味气体监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 对于若干种异味气体，同时获取每种异味气体的输入浓度时序序列以及每种异味气体对应的每项传感器的采集浓度时序序列与基线浓度； 根据每种异味气体的输入浓度时序序列以及每种异味气体对应的每项传感器的采集浓度时序序列之间的相似性，构建每种异味气体的空间特征向量； 根据任意两种异味气体对应的同一项传感器的采集浓度时序序列之间的相似性以及任意两种异味气体的输入浓度时序序列之间的相似性，确定任意两种异味气体在每一项传感器上的区分度； 根据每种异味气体的输入浓度时序序列中输入浓度数据值与每种异味气体对应的每一项传感器的基线浓度的差异，结合每种异味气体的空间特征向量，确定每种异味气体在空间特征向量中的多模态表现值；使用任意两种异味气体在每一项传感器上的区分度，对每种异味气体在空间特征向量中的多模态表现值进行调整，确定每种异味气体的异味明显程度； 所述构建每种异味气体的空间特征向量，包括的具体步骤如下： 获取第种异味气体的输入浓度时序序列与第种异味气体对应的第项传感器的采集 浓度时序序列的皮尔逊相关系数，将所述皮尔逊相关系数输入到反余弦函数中，输出第种 异味气体在第项传感器上的投影角度； 以第种异味气体在所有项传感器上的投影角度，构成第种异味气体的空间特征向 量； 所述确定任意两种异味气体在每一项传感器上的区分度，包括的具体步骤如下： 获取第种异味气体对应的第项传感器的采集浓度时序序列与第种异味气体对应的 第项传感器的采集浓度时序序列的协方差，将所述协方差的反比例归一化值，记为第 种异味气体与第种异味气体在第项传感器上的投影区分度； 根据所述第种异味气体与第种异味气体在第项传感器上的投影区分度，结合第种 异味气体与第种异味气体的输入浓度时序序列之间的相似性，确定第种异味气体与第 种异味气体在第项传感器上的区分度； 所述确定每种异味气体在空间特征向量中的多模态表现值，包括的具体步骤如下： 获取第种异味气体的输入浓度时序序列中最后一个输入浓度数据值减去第种异味 气体对应的第项传感器的基线浓度的差值，再获取第种异味气体的空间特征向量中第 个元素值的余弦值，将所述差值与所述余弦值的乘积，记为第种异味气体在第项传感器 上的表现值； 根据第种异味气体在所有项传感器上的表现值，确定第种异味气体在空间特征向量 中的多模态表现值。

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