合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)許鎮義獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法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：CN115982559B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211062703.8，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法是由許鎮義;王瑞賓;康宇;曹洋設計研發完成，并于2022-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法，包括獲取OBD數據集并進行預處理；對OBD數據集進行劃分得到多段行駛片段，并對其中有效的行駛片段計算相應的排放因子；基于Spearman相關分析，獲取與排放因子高相關性的監測變量；將得到的高相關性的監測變量與基于COPERT模型獲得的排放因子組合構造歷史信息矩陣，并使用連續小波變換將相應排放因子的歷史信息矩陣轉換為時頻矩陣；構造以ResNet50和CBAM注意力模塊組合的雙流網絡模型，使用歷史信息矩陣和對應排放因子的時頻矩陣作為其輸入；對得到的雙流網絡模型進行模型對比，驗證模型的修正性能。本發明解決COPERT模型在重型柴油車OBD數據集上應用難，預估排放因子精度低的問題。
本發明授權一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法在權利要求書中公布了：1.一種基于歷史時頻信息的重型柴油車排放修正方法，其特征在于，具體步驟包括： S1、獲取重型柴油車的OBD數據集并進行數據預處理； S2、對預處理后的OBD數據集進行行駛片段劃分得到多段行駛片段，并對其中有效的行駛片段通過COPERT模型計算相應的排放因子； S3、根據得到的多段行駛片段基于Spearman相關分析，獲取與排放因子高相關性的監測變量； S4、將得到的高相關性的監測變量與基于COPERT模型獲得的排放因子組合構造歷史信息矩陣，并使用連續小波變換將相應排放因子的歷史信息矩陣轉換為時頻矩陣； S5、構造以ResNet50和CBAM注意力模塊組合的雙流網絡模型，使用歷史信息矩陣和對應排放因子的時頻矩陣作為其輸入； S6、對得到的雙流網絡模型進行模型對比，驗證模型的修正性能。
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合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路5089號，中國科學技術大學先進技術研究院未來中心B1205-B1208；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”。
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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。
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