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龙图腾网获悉深圳市立感科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化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：CN120873391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511025616.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化方法及系统是由颜湘林;陈丹;杨兰设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及温度传感器控制技术领域，特别涉及一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化方法，包括获取微型半导体温度传感器在预设温域内的原始温度序列，并同步获取误差相关环境参数序列及传感器老化系数；将所述原始温度序列通过经验模态分解处理，提取包括非线性误差的主要温度波动模式分量，本发明通过经验模态分解对微型半导体温度传感器的原始温度信号分层处理，能够精准分离并提取携带非线性误差的主要温度波动模式分量，结合双分支神经网络处理数据以及通过零漂补偿因子和灵敏度补偿因子，针对性修正长期使用导致的基线漂移与灵敏度衰减，使微型半导体温度传感器在长期使用后仍保持高精度，满足高精度场景中的应用。

本发明授权一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的微型半导体温度传感器非线性校正优化方法，其特征在于，包括： 获取微型半导体温度传感器在预设温域内的原始温度序列，并同步获取误差相关环境参数序列及传感器老化系数，所述误差相关环境参数序列包括环境湿度数据、供电电压波动值； 基于所述传感器老化系数对所述原始温度序列进行滑动窗口分割，生成多个时间片段序列； 从多个所述时间片段序列中提取温度片段序列集，并同步获取误差相关环境参数序列集； 基于经验模态分解处理每个温度片段序列，得到多个温度波动模式分量； 根据所述温度波动模式分量和所述误差相关环境参数序列集的相关性获取每个所述温度波动模式分量的误差特征指数； 计算每个所述温度波动模式分量的能量占比； 通过小波变换计算每个所述温度波动模式分量的误差程度指数； 结合所述误差特征指数、所述误差程度指数和所述能量占比计算非线性误差得分，筛选所述非线性误差得分大于预设值的所述温度波动模式分量作为主要温度波动模式分量； 通过双分支神经网络融合处理所述主要温度波动模式分量和所述误差相关环境参数序列，生成初步校正参数，其中，第一分支神经网络处理主要温度波动模式分量，第二分支神经网络处理误差相关环境参数序列； 获取传感器累计工作时长，基于所述传感器累计工作时长和所述传感器老化系数生成零漂补偿因子和灵敏度补偿因子； 将所述初步校正参数与零漂补偿因子和灵敏度补偿因子通过加权叠加处理，生成最终校正温度值； 基于最终校正温度值，通过增量学习机制对微型半导体温度传感器的模型参数进行校正优化。

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