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[发明专利]一种缺陷态氧化锡常温传感材料、制备方法及应用-CN202211225230.9在审
发明人：孙艳娟;王无;董帆;邓邦为;耿芹;陈思;于洋洋;李冬杰;侯喜锋 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： C01G19/02 文献下载
摘要：本发明属于传感材料制备技术领域，公开了一种缺陷态SnO2常温传感材料、制备方法及应用，将含锡源的化合物固体滴加到去离子水中，充分搅拌得到溶液A；将制备好的溶液A中加入有机化合物，充分搅拌，得到溶液B；将溶液B导入反应釜中进行低温水热反应；将得到的反应物洗涤离心干燥，得到前驱体，按照设定升温速率加热至煅烧温度并持续烧结，最后自然冷却至室温，即获得缺陷态SnO2纳米颗粒传感材料。本发明合成了一种缺陷态SnO2纳米颗粒，拥有较小的尺寸，通过对SnO2纳米颗粒的氧缺陷浓度进行调控，提高了材料表面对含氮VOCs气体分子与氧气分子的电离活化能力，实现了室温下高选择性传感含氮VOCs气体。
一种缺陷氧化常温传感材料制备方法应用

[发明专利]一种气体嗅觉智能识别方法、系统、介质、设备及终端-CN202210989922.4在审
发明人：盛剑平;张子健;曹正茂;王无;董帆 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明属于气体识别技术领域，公开了一种气体嗅觉智能识别方法、系统、介质、设备及终端，获取气体传感器对气体识别的响应恢复曲线数据；从响应恢复曲线中提取特征值；对特征值进行预处理及Z‑score标准化，得到特征数据集；将特征数据集随机分为训练数据集和测试数据集；利用机器学习算法对训练数据集进行训练，得到综合气体分类模型，并利用测试数据集对综合气体分类模型进行检测。本发明利用五种机器学习算法对气体特征数据进行训练，通过综合气体分类模型对待测气体数据进行预测分类，能够通过机器学习的方式对气体进行分类，减少人为主观的参与，从而在较短的时间内精准识别出气体的类别，人工神经网络的预测准确率为95.5％。
一种气体嗅觉智能识别方法系统介质设备终端