清华大学樊健生获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于扩散模型的全局数据传感方法、装置和设备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：CN119988801B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510466559.1，技术领域涉及：G06F17/13；该发明授权基于扩散模型的全局数据传感方法、装置和设备是由樊健生;王琛;冯咏豪设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩散模型的全局数据传感方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于扩散模型的全局数据传感方法、装置和设备。所述方法包括：通过获取建筑结构对应的局部监测数据，并获取目标后验微分模型，然后，获取所述建筑结构对应的初始全局传感数据，即可根据所述局部监测数据以及所述初始全局传感数据对所述目标后验微分模型进行迭代求解，得到所述建筑结构对应的目标全局传感数据。采用本方法能够提升全局传感数据的监测准确性。
本发明授权基于扩散模型的全局数据传感方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的全局数据传感方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个样本全局传感数据，并根据各所述样本全局传感数据对初始先验分数估计器进行迭代优化，得到目标先验分数估计器；其中，多个所述样本全局传感数据包括建筑结构对应的历史全局传感数据和或仿真全局传感数据； 根据所述目标先验分数估计器确定目标后验微分模型； 获取所述建筑结构对应的局部监测数据，并获取所述目标后验微分模型，所述目标后验微分模型是根据所述建筑结构对应的样本全局传感数据训练得到的，所述目标后验微分模型是根据扩散模型构建的； 获取所述建筑结构对应的初始全局传感数据，所述初始全局传感数据是通过对标准多元高斯分布进行采样得到的； 根据所述局部监测数据以及所述初始全局传感数据对所述目标后验微分模型进行迭代求解，逆向还原得到所述建筑结构对应的目标全局传感数据。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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