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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法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：CN119310242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411456655.X，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法是由杨芳梅;王子洋;刘哲;李胜凯;张静设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法，可以应用于计算机技术和传感技术领域。该数据校准模型的训练方法包括：获取针对目标对象的待校准样本序列和参考样本序列；利用待校准样本序列对自监督学习模块进行训练，得到经训练的自监督学习模块；以及，在保持经训练的自监督学习模块的模型参数不变的情况下，利用待校准样本序列和参考样本序列，对时序校准模块进行训练，得到用于目标对象的数据校准模型。

本发明授权基于监督学习的低成本气体传感器数据校准方法在权利要求书中公布了：1.一种低成本气体传感器数据校准模型的训练方法，包括： 获取针对目标对象的待校准样本序列和参考样本序列，其中，所述待校准样本序列是低成本气体传感器获取的测量值，所述参考样本序列是环境基站或高精度传感器获取的参考值； 利用所述待校准样本序列对自监督学习模块进行训练，以提取所述待校准样本序列的时空不变的分布规律，得到经训练的自监督学习模块；以及 在保持所述经训练的自监督学习模块的模型参数不变的情况下，利用所述待校准样本序列和所述参考样本序列，对时序校准模块进行训练，以捕获所述测量值和所述参考值之间的共享信息和内在关系，得到用于所述目标对象的数据校准模型，包括：将所述待校准样本向量输入至所述经训练的自监督学习模块，得到第二输出样本序列；将所述第二输出样本序列输入至所述时序校准模块，得到第三输出样本序列；根据所述第三输出样本序列和所述参考样本序列，对所述时序校准模块的模型参数进行调整，得到经调整的时序校准模块；以及基于所述经训练的自监督学习模块和所述经调整的时序校准模块，确定所述数据校准模型，其中，所述数据校准模型用于对所述低成本气体传感器采集到的测量数据进行校准，以得到与所述环境基站或所述高精度传感器精度持平的数据校准结果。

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