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龙图腾网获悉中科爱芯微环境信息科技(深圳)有限公司申请的专利一种空气微生物实时监测模型的构建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：CN115116547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210937053.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种空气微生物实时监测模型的构建方法是由夏鹏;王江斌;钟喜生;程元火;古大鹏;陈红印设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气微生物实时监测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种实时空气微生物监测模型的构建方法，包括如下步骤：采集待监测地点空气中的浮游菌，计算浮游菌浓度；在同一时间段，监测和收集待监测地点空气中的空气环境质量数据；收集不同时间段内的待监测地点空气中浮游菌浓度和空气环境质量数据，形成多维数据表格；分析待监测地点空气中浮游菌浓度与空气环境质量数据的相关性；选择与空气中浮游菌浓度相关性最好的空气环境质量作为相关参数，利用高斯混合模型建模；优化高斯混合模型的K值，得的最终的高斯混合模型；选择相应椭圆的长轴作为分段性函数的构成线段，得到连续的分段线性函数，即为实时空气微生物监测模型。本发明准确性较高、成本低且易于实施与推广。

本发明授权一种空气微生物实时监测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种空气微生物实时监测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集待监测地点空气中的浮游菌，采用培养计数法计算得到待监测地点空气中浮游菌浓度； 步骤2、在同一时间段，监测和收集待监测地点空气中的空气环境质量数据；空气环境质量数据为颗粒物浓度、二氧化碳浓度、温度数据和湿度数据中的一种或两种以上的组合； 步骤3、重复步骤1和步骤2，收集不同时间段内的待监测地点空气中浮游菌浓度和空气环境质量数据，形成多维数据表格； 步骤4、根据步骤3中得到的多维数据表格，分析待监测地点空气中浮游菌浓度与空气环境质量数据的相关性； 步骤5、根据步骤4相关性分析数据结果，选择与空气中浮游菌浓度相关性较高的空气环境质量数据作为高斯模型中的向量，利用高斯混合模型建模，得到K值大于或等于2的高斯混合模型，K值代表高斯混合模型中椭圆的个数，K值为正整数； 步骤6、优化高斯混合模型的K值，得到最终的高斯混合模型； 步骤7、选择相应椭圆的长轴作为分段性函数的构成线段，长轴的斜率小于或等于1，得到连续的分段线性函数，即为实时空气微生物监测模型； 步骤5中，高斯混合模型建模时，其概率函数的计算公式如下： 公式2； 公式2中，x为空气环境质量数据；px为k个px|μ,∑的加权和；k为组件的个数，即与椭圆个数相对应；α为每个组件的权重系数；px|μ,∑为服从高斯分布的n维随机向量x的概率密度函数； 因此，公式3； 公式3为多维高斯分布函数，n为x的向量，μ为x的期望值μ=Ex，T表示转置，∑是协方差矩阵；公式3中，∑=Covx=E{x-μx-μT}； 步骤6的具体方法为： 步骤6-1：设定高斯混合模型的K值为k；k大于或等于2且小于或等于n4，k为正整数； 步骤6-2：根据k的值，进行高斯混合建模，用得到的k个椭圆的两个焦点计算长轴的斜率，得到k个线性方程； 步骤6-3：将空气环境质量的原始数据代入到步骤6-2中得到的线性方程中，计算得到浮游菌的计算浓度；将浮游菌的计算浓度与其相对应的浮游菌的实际测量浓度进行对比，得到两者的误差绝对值之和为Tk； 步骤6-4：设定高斯混合模型的K值为k+1，重复步骤6-2和步骤6-3，得到K值为k+1时，浮游菌的计算浓度与其相对应的浮游菌的实际测量浓度的误差绝对值之和，即为Tk+1； 步骤6-5：设定高斯混合模型的K值为k+2，重复步骤6-2和步骤6-3，得到Tk+2……；设定高斯混合模型的K值为n4，n4取整，重复步骤6-2和步骤6-3，得到Tn4；比较Tk、Tk+1、Tk+2……Tn4的大小，确定误差绝对值之和最小时对应的K值即为高斯混合模型最优K值。

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