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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种针对柔性应变传感器的优化处理方法及装置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：CN114444769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202111582779.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种针对柔性应变传感器的优化处理方法及装置是由王笑楠设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对柔性应变传感器的优化处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对柔性应变传感器的优化处理方法及装置。其中，该方法包括：确定待分析的应变传感器的特征数据；应变传感器是碳黑材料粉末和硅胶弹性体按照预设比例混合得到的碳黑传感器；将应变传感器的特征数据输入到传感器性能预测模型中，得到输出的传感器性能预测结果，以实现基于传感器性能预测结果对所述应变传感器的性能参数进行校准，得到满足预设性能条件的目标应变传感器；传感器性能预测模型是在样本特征数据和样本特征数据对应的实际传感器性能预测结果的基础上训练得到的深度学习模型。本发明提供的方法，通过传感器性能预测模型实现对所述应变传感器的性能参数进行快速、准确的校准，从而提高了应变传感器的性能和稳定性。

本发明授权一种针对柔性应变传感器的优化处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对柔性应变传感器的优化处理方法，其特征在于，包括： 确定待分析的应变传感器的特征数据；其中，所述应变传感器是碳黑材料粉末和硅胶弹性体按照预设比例混合得到的碳黑传感器； 将所述应变传感器的特征数据输入到预设的传感器性能预测模型中，得到所述传感器性能预测模型输出的传感器性能预测结果，以实现基于所述传感器性能预测结果对所述应变传感器的性能参数进行校准，得到满足预设性能条件的目标应变传感器； 其中，所述传感器性能预测模型是在样本特征数据和样本特征数据对应的实际传感器性能预测结果的基础上训练得到的深度学习模型； 基于所述传感器性能预测结果对所述应变传感器的性能参数进行校准，具体包括：利用所述传感器性能预测结果对所述应变传感器的灵敏度参数、线性参数以及迟滞效应参数进行校准，以实现放大消除所述灵敏度参数、校正所述线性参数以及消除所述迟滞效应参数对应的数据偏差； 将所述应变传感器的特征数据输入到预设的传感器性能预测模型中，得到所述传感器性能预测模型输出的传感器性能预测结果，具体包括：根据不同应用场景的类型，将所述应变传感器的特征数据输入到相应的传感器性能预测模型中，得到传感器性能预测模型输出的传感器性能预测结果； 其中，所述传感器性能预测模型为基于一维卷积神经网络的深度学习模型，基于长短期记忆循环神经网络的深度学习模型、基于门控循环神经网络的深度学习模型、基于Transformer网络的深度学习模型以及基于知识蒸馏处理后的深度学习模型中的一种。

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