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首都医科大学附属北京地坛医院赵晨曦获国家专利权

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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京地坛医院申请的专利基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集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:CN120408084B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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:202510505132.8,技术领域涉及:G06F18/20;该发明授权基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集系统是由赵晨曦;葛子若;王晶霞;陈志海设计研发完成,并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集系统在说明书摘要公布了:本发明涉及气相色谱分析技术领域,具体涉及一种基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集系统;根据气相色谱数据的数据分布特征获得目标峰值点;根据目标峰值点的预设邻域范围内的数据获得分割点;根据分割点获得基线序列;根据基线序列获得基准值;根据局部序列、局部序列与基准值的数据差异特征获得基准序列;根据局部序列与基准序列的数据差异特征、离散程度的差异特征获得噪声干扰程度;根据不同基线数据点的噪声干扰程度获得噪声干扰相似程度;根据高斯滤波和噪声干扰相似程度获得改进高斯核权重。本发明根据改进高斯核权重对任意基线数据点进行滤波,获得改进气相色谱数据,提高了气溶胶成分分析的准确性。

本发明授权基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集系统在权利要求书中公布了:1.一种基于大数据的人群气溶胶数据的高效采集系统,其特征在于,所述系统包括以下模块: 数据获取模块,用于获取人群气溶胶的气相色谱数据; 数据分析模块,用于根据所述气相色谱数据中峰值点的数据特征、峰值点的预设邻域范围内数据分布的差异特征获得目标峰值点;根据所述目标峰值点的预设邻域范围内的数据变化特征获得气相色谱数据的分割点;根据所述分割点获得所述气相色谱数据的基线序列;根据所述基线序列的数据分布特征获得基准值; 特征处理模块,用于根据所述基线序列中的基线数据点和预设相连数据点构建局部序列;根据所述局部序列的数据变化特征、所述局部序列与所述基准值的数据差异特征获得基线可信度;根据所述基线可信度获得基准序列;根据任意基线数据点的局部序列与所述基准序列的数据差异特征、离散程度的差异特征获得噪声干扰程度; 数据滤波模块,用于根据任意基线数据点和其他基线数据点的噪声干扰程度获得所述任意基线数据点的噪声干扰相似程度;根据高斯滤波算法和所述噪声干扰相似程度获得所述任意基线数据点和其他基线数据点之间的改进高斯核权重;根据所述改进高斯核权重对所述任意基线数据点进行滤波,获得改进气相色谱数据; 所述根据所述气相色谱数据中峰值点的数据特征、峰值点的预设邻域范围内数据分布的差异特征获得目标峰值点的步骤包括: 在所述预设邻域范围内以所述峰值点为中心,计算前后位次相同的数据点幅值的差值绝对值的平均值并负相关映射,获得对称特征值;计算所述对称特征值与所述峰值点的幅值的乘积并归一化,获得所述峰值点的峰值置信度;将所述峰值置信度超过预设置信度阈值的峰值点作为所述目标峰值点; 所述根据所述目标峰值点的预设邻域范围内的数据变化特征获得气相色谱数据的分割点的步骤包括: 在所述目标峰值点的预设邻域范围内分别将所述目标峰值点两侧的数据点进行线性拟合,将获得的两条拟合直线与所述气相色谱数据相交的数据点作为所述分割点; 所述根据所述分割点获得所述气相色谱数据的基线序列的步骤包括: 将所述气相色谱数据在所述分割点处进行分割,获得不同的数据段;将不包含所述目标峰值点的数据段中的数值按照时间顺序进行排序,获得所述基线序列; 所述根据所述基线序列的数据分布特征获得基准值的步骤包括: 将所述基线序列的中位数作为所述基准值; 所述根据任意基线数据点的局部序列与所述基准序列的数据差异特征、离散程度的差异特征获得噪声干扰程度的步骤包括: 计算所述任意基线数据点的局部序列的平均值与所述基准序列的平均值的差值绝对值,获得基线差异特征值;计算所述任意基线数据点的局部序列与所述基准序列的变异系数的差值并正相关映射,获得离散程度差异值;计算所述离散程度差异值与所述基线差异特征值的乘积,获得所述任意基线数据点的噪声干扰程度; 所述根据高斯滤波算法和所述噪声干扰相似程度获得所述任意基线数据点和其他基线数据点之间的改进高斯核权重的步骤包括: 根据高斯滤波算法获得所述任意基线数据点和所述其他基线数据点的初始高斯核权重;计算所述噪声干扰相似程度与所述初始高斯核权重的乘积,获得所述任意基线数据点和所述其他基线数据点之间的改进高斯核权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京地坛医院,其通讯地址为:100015 北京市朝阳区京顺东街8号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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