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龙图腾网恭喜中科智科技(合肥)有限公司申请的专利基于深度学习的氮氧传感器老化测试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：CN119125465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411603526.9，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于深度学习的氮氧传感器老化测试方法是由孙轶;黄少滨;王子轩设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的氮氧传感器老化测试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及传感器检测技术领域，本发明公开了一种基于深度学习的氮氧传感器老化测试方法，包括：从预处理后的历史大样本数据中提取出通用型老化趋势数据；利用通用型老化趋势数据对自注意力机制模型进行训练，得到通用基础模型；将训练好的通用基础模型作为迁移学习模型，并对迁移学习模型进行模型微调；添加一个新的全连接层，将微调后的迁移学习模型的输出连接到新的全连接层，对新的全连接层的输出进行激活，并以最小化预定义损失函数为目标，使用专用型老化趋势数据对微调后的迁移学习模型进行训练，得到专用检测模型；利用专用检测模型对待检测的氮氧传感器进行老化测试；本发明有利于提高氮氧传感器老化检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于深度学习的氮氧传感器老化测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的氮氧传感器老化测试方法，其特征在于，所述方法包括：收集来自源域的历史大样本数据，对历史大样本数据进行预处理，并从预处理后的历史大样本数据中提取出通用型老化趋势数据；构建包含三层Transformer架构的自注意力机制模型，利用通用型老化趋势数据对Transformer架构的自注意力机制模型进行训练，得到用于检测气体传感器是否出现老化的通用基础模型；收集来自目标域的历史小样本数据，并在从历史小样本数据中提取出专用型老化趋势数据后，对专用型老化趋势数据进行预处理，并将训练好的通用基础模型作为迁移学习模型，并对迁移学习模型进行模型微调；添加一个新的全连接层，将微调后的迁移学习模型的输出连接到新的全连接层，利用Softmax激活函数对新的全连接层的输出进行激活，并以最小化预定义损失函数为目标，使用专用型老化趋势数据对微调后的迁移学习模型进行训练，得到用于检测氮氧传感器是否出现老化的专用检测模型；利用专用检测模型对待检测的氮氧传感器进行老化测试，并输出老化测试结果，所述老化测试结果包括老化或未老化中的一种。

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