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龙图腾网获悉四川省安全科学技术研究院;四川安信科创科技有限公司申请的专利基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法及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：CN116910590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310901824.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法及系统是由王自力;胡代军;郭宇;方方;王东升;张英杰;丁宁;韩柳;王梓又;杨吉琦;黄兰;彭泽定;刘权毅;魏恩容;陈俊雄;李柯;王琴;唐琴;凌飞;郭珂邑;罗云林;边瑞;涂安洪设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法及系统，该方法包括：获取历史瓦斯浓度检测数据，并对所述历史瓦斯浓度检测数据进行预处理，得到预处理后的历史瓦斯浓度检测数据；构建瓦斯数据自适应聚类模型；采用所述瓦斯数据自适应聚类模型，对预处理后的历史瓦斯浓度检测数据进行聚类处理和异常判断，得到基于自适应聚类的瓦斯传感器精度识别模型；采用所述基于自适应聚类的瓦斯传感器精度识别模型，对待判别瓦斯浓度检测数据进行瓦斯浓度传感器精度异常识别。本发明识别准确性高，使得煤矿企业准确掌握矿井中各个传感器的精度状况，进而避免生产隐患。

本发明授权基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应聚类的瓦斯传感器精度异常识别方法，其特征在于，该方法包括： 获取历史瓦斯浓度检测数据，并对所述历史瓦斯浓度检测数据进行预处理，得到预处理后的历史瓦斯浓度检测数据； 构建瓦斯数据自适应聚类模型；采用所述瓦斯数据自适应聚类模型，对预处理后的历史瓦斯浓度检测数据进行聚类处理和异常判断，得到基于自适应聚类的瓦斯传感器精度识别模型； 采用所述基于自适应聚类的瓦斯传感器精度识别模型，对待判别瓦斯浓度检测数据进行瓦斯浓度传感器精度异常识别； 所述的采用所述瓦斯数据自适应聚类模型，对预处理后的历史瓦斯浓度检测数据进行聚类处理，包括： 记作预处理后的历史瓦斯浓度检测数据为瓦斯数据集X，从瓦斯数据集X中抽取前序数据集Xpre，其中， 采用轮廓系数法则，确定所述前序数据集Xpre中的聚类中心数量k；其中，所述聚类中心数量k为轮廓系数最大的类别数； 根据所述聚类中心数量k，对所述前序数据集X随机确定k个聚类簇心；根据每个聚类集合中所包含的瓦斯数据，采用簇内点密度方法计算各个簇的吸引密度； 根据各个簇的吸引密度，采用准则函数更新迭代簇心值，直至确定最终聚类结果，得到前序数据子集的最终聚类中心集合。

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