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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定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：CN119398624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510012087.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定方法是由郭豪豪;余康威;徐晓滨;黄文广;章振杰;何宏;李小丁设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定方法，该方法首先确定在线检测精度评定的加工过程输入因素特征和输出的加工精度等级。其次对因素特征的历史样本进行分析，生成雾化样板集合，并构建随机模糊样板集合。将在线输入特征样本转化为随机模糊待检集合，然后将随机模糊样板集合与随机模糊待检集合匹配，获取描述多环境因素特征与检测精度之间非线性映射关系的信度分布。最后将信度分布融合，由融合结果确定机加产品质量在线检测的精度等级，判断产品是否合格。本发明能够处理复杂的非线性关系，并高效地获取与检测精度相关的信度分布，在实际应用中更精确地评定在线检测精度。

本发明授权基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定方法在权利要求书中公布了：1.基于多因素融合的机加产品质量在线检测精度评定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、确定用于在线检测精度评定的输入因素特征和输出的精度等级；所述的输入因素特征和输出的精度等级具体为：根据机加产品要检测的几何尺寸类型和加工工艺，确定因素特征向量X＝[x1,...,xi,....,xI]，I＝5，作为在线检测精度评定的输入，代表加工过程中的外界环境温度x1、外界环境湿度x2、检测单元机械振幅x3、检测单元机械振动频率x4和检测单元温度x5；将精度等级{m1,...,md,...,mD},D＝3，作为输出，代表精度高m1、精度中等m2、精度低m3；由J个历史样本构成的特征样本集合记为Sdata＝{[Xj,md]|j＝1,2,...,J；d＝1,2,...,D}，Xj为第j个因素特征向量集合；步骤2、对历史样本进行分析，获取关键参数，生成雾化样板集合，具体实现过程如下：步骤2-1、根据X所对应的同一精度等级筛选历史样本Sdata，得到因素特征xi下，精度等级为md的N个样本构成的集合步骤2-2、基于求取关于集合的雾化样板集合的关键参数，包括期望值Ex、熵En和超熵He，超熵He为熵En的三分之一；步骤2-3、以En为期望，He为标准差，生成正态随机数yp；再以Ex为期望，|yp|为标准差，生成正态随机数对应的确定度为得到雾化样板集合中的一个子集步骤2-4、步骤2-3重复P次，直至产生P个正态随机数及其对应的确定度，构成雾化样板集合步骤3、计算雾化样板集合与历史样本的KL散度，构建随机模糊样板集合，具体实现过程如下：步骤3-1、将雾化样板集合包含的P个正态随机数按数值升序排列，得到排序后的集合步骤3-2、将排序后的正态随机数集合均匀划分为子集和子集其中步骤3-3、同理，中的N个样本集合依次得到子集和子集其中，若N为奇数，则将中间的元素分配给其中任一组；步骤3-4、基于子集和子集计算KL散度值基于子集和子集计算KL散度值判断的雾化程度 步骤3-5、将中的N个样本随机有放回分组，得到S组数据且每组样本个数为ns，其中第s组数据表示为Ts，其中S＝1+log2P和ns＝PS；步骤3-6、对于第s组数据Ts，计算其期望值Exs和标准差σs，同理获得所有S组数据的均值Ex1,Ex2,...,Exs,...,ExS和标准差σ1,σ2,...,σs,...,σS；步骤3-7、根据雾化程度获得随机模糊样板集合的关键参数；步骤3-8、基于步骤3-7中得到在因素特征xi下，精度等级为md的随机模糊样板集合对应的关键参数则对于5种因素特征下的3种精度等级，获得其对应的15个随机模糊样板集合关键参数；步骤3-9、基于随机模糊样板集合的关键参数，依次代替步骤2-3中的Ex、En和He，根据步骤2-3和2-4，得到5种因素特征下的3种精度等级对应的15个随机模糊样板集合步骤4、在线获取产品质量检测时的输入因素特征，构建随机模糊待检集合；步骤5、将随机模糊样板集合与随机模糊待检集合进行匹配，获取描述多环境因素特征与检测精度之间非线性映射关系的信度分布；步骤6、将信度分布融合，由融合结果确定产品质量在线检测的精度等级；步骤7、利用精度等级对实际测量值进行评定，判断产品是否合格。

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