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龙图腾网获悉广州孔孟科技有限公司申请的专利一种智能自适应环境感知传感器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：CN120489240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510687955.7，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种智能自适应环境感知传感器是由单俊鹏设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能自适应环境感知传感器在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能自适应环境感知传感器，通过检测并读取当前传感器的初步环境参数；根据初步环境参数分析传感器的工作状态；根据所述工作状态对传感器检测参数进行调整，获得校正环境参数。本发明解决了现有技术不能适应极端环境从而导致检测精度低的问题。构建传感器环境参数与工作状态的贝叶斯网络模型量化极端环境与异常的关系，从而实现对极端环境中检测异常的准确分析，为校正检测结果奠定基础。建立工作状态为异常的概率与检测偏差之间的广义可加模型，提高检验偏差校正的准确率题。

本发明授权一种智能自适应环境感知传感器在权利要求书中公布了：1.一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：包括环境检测模块、环境分析模块和参数调整模块，所述环境检测模块、环境分析模块和参数调整模块通信连接，其中： 所述环境检测模块，用于检测并读取当前传感器的初步环境参数； 所述环境检测模块，包括一个主检测单元和若干个冗余检测单元，具体工作如下： 当检测的初步环境参数未超过设定的环境承受阈值，采纳主检测单元的检测结果； 当检测的初步环境参数超过设定的环境承受阈值，采用所有冗余检测单元进行测定，并通过多层感知机模型分析最优检测结果； 所述通过多层感知机模型分析最优检测结果，包括以下步骤： S1、确定初始权重：综合考量冗余检测单元的硬件特性、过往检测数据准确性以及不同环境条件下的稳定性，为每个冗余检测单元确定初始权重； S2、特征提取与数据预处理：运用傅里叶变换和小波变换方法，从冗余检测单元获取的多参数环境检测数据中提取关键特征；对数据进行归一化处理，将不同参数范围的数据统一到相同尺度； S3、构建神经网络模型：构建多层感知机模型，使输入层节点数量与提取的特征数量对应；根据数据复杂程度和计算资源调整隐藏层的层数和节点数，使用非线性激活函数对输入进行变换； S4、模型训练与优化：将经过预处理的每个冗余检测单元的数据特征作为输入，已知的准确环境参数作为标签，输入到神经网络模型进行训练；通过反向传播算法计算模型预测结果与标签之间的误差，并根据误差调整网络各层的权重；采用随机梯度下降优化算法，不断迭代直至误差收敛到预设值； S5、确定最优检测结果：将当前冗余检测单元的检测数据特征输入经过训练优化后的神经网络模型，获取模型输出的结果； 所述环境分析模块，用于根据初步环境参数分析传感器的工作状态； 所述参数调整模块，用于根据所述工作状态对传感器检测参数进行调整，获得校正环境参数。

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