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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法及系统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：CN116304807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310152405.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法及系统是由徐佳文;闫宇楠;刘智康;严如强设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法及系统，首先在不同环境温度下，加载不同质量的质量块，对一侧的侧压电片施加扫频激励，采集另一侧压电片的电压信号；对电压信号进行预处理，得到结构频域响应信号；将结构频域相应信号数据组成的小样本数据集以质量类别为标签划分为训练集和测试集；建立基于稀疏表示分类器的神经网络模型，将训练集输入模型进行模型训练；最后输入测试集，输出质量分类测量结果。本方法采用的基于稀疏表示分类器的神经网络模型具有较高的频域位置信息敏感度，能够在大温度差异，小样本下准确测量微小质量，实现温度解耦。

本发明授权基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于稀疏表示分类器质量测量的温度解耦方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，响应电压采集：在不同环境温度下，加载不同质量的质量块，对一侧的侧压电片施加扫频激励，采集另一侧压电片的电压信号； S2，信号预处理：对步骤S1采集到的电压信号进行预处理，得到结构频域响应信号，所述预处理步骤至少包括相敏检波、高斯平滑和重采样； S3，数据集划分：将不同温度、不同质量的质量块经过步骤S1和S2获得的结构频域相应信号数据组成的小样本数据集，划分为训练集和测试集；所述划分以质量类别为标签； S4，建立基于稀疏表示分类器的神经网络模型：所述基于稀疏表示分类器的神经网络模型包括六层，第一层为样本输入层，第二、三层分别为全连接层FC1、FC2，第四层为神经元的稀疏表示分类器SRC，第五层为神经元的全连接层FC3，第六层为输出层，在FC1和FC2之间、FC2和SRC之间、FC3和输出层之间各设置一个Dropout层；将步骤S3中的训练集输入基于稀疏表示分类器的神经网络模型进行模型训练； S5,结果输出：将步骤S3中的测试集输入经过步骤S4训练后的基于稀疏表示分类器的神经网络模型，输出质量分类测量结果。

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