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龙图腾网获悉中国第一汽车股份有限公司申请的专利一种酒精浓度信息矫正方法和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：CN116298332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310054564.2，技术领域涉及：G01N33/98；该发明授权一种酒精浓度信息矫正方法和装置是由郑红丽;刘朝阳;李卓潼;王颂阳设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种酒精浓度信息矫正方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种酒精浓度信息矫正方法和装置。所述酒精浓度信息矫正方法包括：获取当前时刻电子鼻检测到的酒精浓度信息；获取矫正模型；根据所述当前时刻电子鼻检测到的酒精浓度信息和所述矫正模型生成矫正后的酒精浓度信息。本申请提供的酒精浓度信息矫正方法使用矫正模型对电子鼻检测到的酒精浓度信息进行矫正，避免了因为温度变化产生的检测数据错误的问题。解决了电子鼻应用在汽车上进行酒驾检测时低温限制无法发挥作用的问题，有效助力极寒条件下利用电子鼻对网约车和共享汽车酒驾的实时监控工作，可为汽车服务产业获得更高的经济效益。

本发明授权一种酒精浓度信息矫正方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种酒精浓度信息矫正方法，其特征在于，所述酒精浓度信息矫正方法包括： 获取当前时刻电子鼻检测到的酒精浓度信息； 获取矫正模型； 根据所述当前时刻电子鼻检测到的酒精浓度信息和所述矫正模型生成矫正后的酒精浓度信息； 所述酒精浓度信息矫正方法，还包括：运用支持向量机作为分类器，分别建立单温度模型和两种混合温度模型与矫正模型进行对比，以证明矫正模型在减少样本需求量的同时还有效降低低温对电子鼻检测不同浓度酒精气体的影响； 具体地， 单温度模型建立：选择T1温度下的数据作为训练集，记为K1；利用支持向量机分类器测试不同温度样本下的预测结果，即将T2和T3下的数据作为测试集，对气体中酒精浓度进行分类； 两种混合温度模型的建立，步骤如下： 将T1和T3温度下C1和C2的酒精混合气体数据作为混合温度的数据集，利用支持向量机作为分类器建立第一种混合温度模型，测试模型对不同温度下的混合气体不同酒精浓度分类能力；其中T1和T3的数据作为训练集，记为K2；T1，T2和T3的数据作为测试集，T1和T3在训练集和测试集中的比例为7：3； 将T1、T2和T3温度下C1和C2的酒精混合气体数据作为混合温度的数据集，利用支持向量机作为分类器建立第二种混合温度模型，测试模型对不同温度下的混合气体不同酒精浓度分类能力；其中T1、T2和T3的数据作为训练集,记为K3；T1、T2和T3的数据作为测试集，T1、T2和T3在训练集和测试集中的比例为7：3； 其中，运用支持向量机SVM作为所述分类器，所述矫正模型为ICA温度校正模型； 其中，在所述获取矫正模型之前所述酒精浓度信息矫正方法还包括： 生成矫正模型； 其中，所述生成矫正模型包括： 获取电子鼻在每一个预设环境中采集的多个酒精浓度样本信息； 采用ICA模型对所有的酒精浓度样本信息进行处理获得矫正模型； 其中，所述获取电子鼻在每一个预设环境中采集的多个酒精浓度样本信息包括： 获取电子鼻在每一个预设温度和预设酒精浓度的空间中采集的多个酒精浓度样本信息； 其中，所述获取电子鼻在每一个预设环境中采集的多个酒精浓度样本信息，包括下列步骤： 模拟的驾驶人员饮酒驾车呼出气体中酒精浓度为0.1mgL，并含有5%的二氧化碳，16%的氧气，其余为氮气，记为C1;模拟的驾驶人员醉酒驾车呼出气体中酒精浓度为0.5mgL，并含有5%的二氧化碳，16%的氧气，其余为氮气,记为C2； 将温度梯度进行划分，分别为T1=20±2℃、T2=-10±2℃和T3=-20±2℃； 将电子鼻放置实验室恒温箱进行环境温度调节，使得电子鼻的温度降低至目标温度；当温度达到目标温度时，分别将两种含不同酒精浓度的C1和C2混合气体进行释放，使用电子鼻采集气体信息，每种浓度样品在同一个温度下测量40组； 将电子鼻在T1、T2和T3三种温度条件下采集的C1和C2检测到的气味数据，根据温度和浓度划分为6个气味样本集，分别记为LC1T1、LC1T2、LC1T3、LC2T1、LC2T2、LC2T3； 其中，所述采用ICA模型对所有的酒精浓度样本信息进行处理获得矫正模型包括： 获取每个酒精浓度样本信息的特征信息； 对所有的酒精浓度样本信息的特征信息采用ICA模型分析，以获取ICA模型独立分量； 采用识别方法对得到的ICA模型独立分量进行训练获得矫正模型； 其中，所述获取每个酒精浓度样本信息的特征信息包括： 对每个所述酒精浓度样本信息进行标准化处理； 对每一个标准化处理后的酒精浓度样本信息进行去噪处理； 根据每一个去噪处理后的酒精浓度样本信息获取该酒精浓度样本信息对应的特征信息； 其中，所述对每个所述酒精浓度样本信息进行标准化处理，包括下列步骤： 对电子鼻中气体传感器阵列获得的原始数据进行0-1标准化； 标准化公式为：；其中，是原始矢量的第个元素，是原始矢量中的最小值，是原始矢量中的最大值，是生成的矢量数据的第个元素； 根据每一个去噪处理后的酒精浓度样本信息获取该酒精浓度样本信息对应的特征信息，提取公式为：；去噪后的每个数据记为； 其中，所述对所有的酒精浓度样本信息的特征信息采用ICA模型分析，以获取ICA模型独立分量包括： 对所有的酒精浓度样本信息的特征信息构建特征矩阵； 对特征矩阵进行去均值处理； 对去均值处理后的特征矩阵进行白化； 根据去均值处理之后的特征矩阵和白化结果获取ICA模型独立分量； 其中，所有气味样本构成的特征矩阵记为F； 所述对特征矩阵进行去均值处理，包括下列步骤： 去均值公式为：；其中，是的均值,将去均值后的特征矩阵记为； 所述对去均值处理后的特征矩阵进行白化，包括下列步骤： 白化公式为：；其中，是白化矩阵； 所述根据去均值处理之后的特征矩阵和白化结果获取ICA模型独立分量，包括以下步骤： 根据,求解出解混矩阵；其中，A是未知的混合矩阵，S是未知的mm≤N维信号源； 得到独立的分量；其中，是利用独立分量分析ICA模型得出的去除了与环境温度干扰强相关的分量；通过去除与环境温度干扰强相关的ICA输出分量，得到与真实气味信号相关的ICA分量； 其中，采用识别方法对得到的ICA模型独立分量进行训练获得矫正模型包括： 采用支持向量机对ICA模型独立分量进行训练获得矫正模型； 其中，利用模式识别算法支持向量机对挑选出的ICA分量U进行训练和分类，建立矫正模型。

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