山東大學趙霏陽獲國家專利權
買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！
龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法及系統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：CN120355268B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510837209.1，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法及系統是由趙霏陽;陳好;于文斌;陳嘉楠設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法及系統，屬于車輛排放預測領域。獲取排放相關參數、初始駕駛排放高維數據集及增量測試數據；通過t?SNE將初始駕駛排放高維數據集映射為初始低維嵌入；基于初始低維嵌入，通過字典學習構建高維字典和低維字典并進行迭代優化；計算增量測試數據在高維字典上的稀疏編碼矩陣，與低維字典耦合生成增量低維嵌入；將增量低維嵌入輸入預訓練的SuperLearner回歸模型，得到增量NOx排放因子修正系數；基于排放相關參數和增量NOx排放因子修正系數計算NOx排放量。本發明利用t?SNE和字典學習降維，結合SuperLearner回歸模型，提高混合動力汽車NOx排放量預測精度并高效處理增量數據。
本發明授權基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于字典學習的混合動力汽車NOx排放量預測方法，其特征在于，包括： 獲取排放相關參數、初始駕駛排放高維數據集及增量測試數據； 通過t-SNE將初始駕駛排放高維數據集映射為初始低維嵌入； 基于所述初始低維嵌入，通過字典學習構建高維字典和低維字典，并進行迭代優化；計算增量測試數據在高維字典上的稀疏編碼矩陣，與低維字典耦合生成增量低維嵌入； 將所述增量低維嵌入輸入預訓練的SuperLearner回歸模型，得到增量NOx排放因子修正系數； 基于排放相關參數和增量NOx排放因子修正系數計算NOx排放量，具體為： ； 其中，為車輛的瞬時NOx排放因子，用于表征車輛在某一時刻，單位時間內排放NOx的量；為選擇性催化還原下游NOx濃度；為發動機排氣速率；為發動機燃油速率；為發動機燃料流量；為汽油密度；M是NOx的分子量；1-losses是修正系數；是排氣密度。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區經十路17923號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
免責聲明
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
開放平臺
擔保交易
惠及多方
會員特惠
專屬平臺
適合多方
數據共享
功能齊全
皖公網安備 34010402703815號