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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的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：CN116386758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310347832.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法是由孟凡利;张守文;苑振宇;付俊设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法，涉及VOC识别技术领域。首先通过气体传感器虚拟阵列获取易制毒VOC的响应数据，利用线性判别分析算法和二进制编码标注有效降低了原始响应数据和数据标签的维数。然后，采用VOC定性和定量同时识别的方式将易制毒VOC定性和定量识别问题转化为多分类问题，有效降低了识别模型的数量。最后，通过将径向基神经网络的激活函数替换为阈值函数将其改造为轻量型易制毒VOC识别模型，可便捷地部署于检测设备上，以快速且精确地实现易制毒VOC定性和定量同时识别。

本发明授权基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量型识别模型的易制毒VOC定性和定量识别的方法，其特征在于，包括： 步骤1：确定气体传感器虚拟阵列的温度调制模式，基于该虚拟阵列获得不同类型和不同浓度易制毒VOC样本的响应数据； 步骤2：对步骤1中涉及的易制毒VOC样本进行化验，获得样本的类型和浓度数据； 步骤3：采用二进制编码表示将每条VOC响应数据的标签标注为一个二进制数； 步骤4：使用线性判别分析算法从步骤1的VOC响应数据中提取样本特征，并保存特征转换矩阵； 步骤5：将标签信息和样本特征合并为样本数据，建立样本数据库； 步骤6：采用VOC定性和定量同时识别的方式将易制毒VOC定性和定量识别问题转化为多分类问题，并基于径向基神经网络构建轻量型易制毒VOC识别模型；使用样本数据库中的样本数据训练、测试识别模型，并保存识别模型的参数； 步骤7：使用步骤1中的气体传感器虚拟阵列获得待测易制毒VOC样本的响应数据，并使用步骤4中的特征转换矩阵提取样本特征； 步骤8：将步骤7获得的样本特征作为输入数据，输入到步骤6保存的易制毒VOC识别模型中，完成易制毒VOC定性和定量同时识别； 其中，所述步骤1中气体传感器虚拟阵列的温度调制模式具体为：一个对称分布的阶梯折线，前半个周期为等值递增阶梯，后半个周期为等值递减阶梯； 其中，所述步骤3中二进制编码表示具体为：将每条VOC响应数据的标签标注为一个n+m位二进制数，这个二进制数的高n位代表易制毒VOC类型，低m位代表易制毒VOC浓度。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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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