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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116992358B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310768453.8，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法是由李賀;黃泓杰;程鵬飛;黃健斌設計研發完成，并于2023-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法，涉及電子鼻氣體分類技術領域，解決了現有技術所含的分類模型的體積較大，如直接壓縮模型，將大幅降低分類精度的問題，該方法包括：通過大體積教師模型和小體積學生模型來構建介于二者體積的多個混合模型，每個混合模型包含學生模型的部分結構；依次對混合模型進行分層直接蒸餾，將蒸餾后的各結構的參數加載至學生模型并進行圖嵌入細化，得到優化模型；本方法的優化模型引入多通道技術，從傳感器、時序、信道三個維度進行特征提取，進一步提升分類精度；實現了在有效維持分類精度的基礎上大幅壓縮模型的體積，使分類模型可以搭載于便攜式設備，從而適應各種現實場景下的工作環境。

本發明授權一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于電子鼻設備的輕量級氣體分類方法，其特征在于，包括： 獲取氣體的初始氣體數據，對所述氣體數據進行預處理，得到圖像數據； 所述教師模型具體包括依次連接的傳感器聯合模塊、時序注意模塊、信道注意模塊以及全連接模塊；所述傳感器聯合模塊用于通過構造的不同的傳感器組合，對所述圖像數據進行傳感器維度的特征提取，得到多個特征圖矩陣，并對所述多個特征圖矩陣進行疊加，得到第一特征圖矩陣；所述時序注意模塊用于對所述圖像數據進行時序維度的特征提取，得到第一權重特征圖矩陣；所述信道注意模塊用于對第二特征圖矩陣進行信道維度的特征提取，得到第二權重特征圖矩陣，其中，所述第一特征圖矩陣與所述第一權重特征圖矩陣疊加得到所述第二特征圖矩陣；所述全連接模塊用于計算所述第二權重特征圖矩陣的概率向量，得到所述圖像數據的概率分布矩陣； 將所述圖像數據輸入至優化模型中，得到概率分布矩陣；其中，得到所述優化模型包括根據分層直接蒸餾和圖嵌入蒸餾進行模型優化，具體包括：構建教師模型和學生模型，分別將所述學生模型中的每個信道注意層替換為對應的所述教師模型中的每個所述信道注意層，得到混合模型；對所述混合模型進行分層直接蒸餾，得到分層直接蒸餾后的混合模型，并將所述分層直接蒸餾后的混合模型的每個所述信道注意層同步至所述學生模型的對應位置處，直至所述學生模型中的所有所述信道注意層替換完成，得到學生模型，完成對所述分類模型的初步模型壓縮，將所述學生模型作為壓縮模型；計算所述壓縮模型的概率矩陣和所述教師模型的概率矩陣；構建所述壓縮分類模型的距離矩陣，以及構建所述教師模型的教師距離矩陣；計算所述壓縮距離矩陣和所述教師距離矩陣之間的距離，根據所述距離計算所述壓縮分類模型的圖嵌入蒸餾損失，并進行細化訓練，得到細化后的學生模型，即得到優化模型； 根據所述概率分布矩陣中的最大值，得到所述概率分布矩陣對應的氣體類別。

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