中国科学院上海高等研究院;中国科学院大学黄超获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院上海高等研究院;中国科学院大学申请的专利步长估计模型获取方法、步长估计方法、设备及介质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：CN116558507B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210110455.3，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权步长估计模型获取方法、步长估计方法、设备及介质是由黄超;魏建明;徐正蓺;张富平设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本步长估计模型获取方法、步长估计方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种步长估计模型获取方法、步长估计方法、设备及介质，其中，方法包括：基于与目标趋势段对应的目标数据段，构建各步长估计特征；基于各所述步长估计特征，构建步长估计模型，并确定所述步长估计模型的模型训练目标；基于各训练样本的权重，对所述步长估计模型执行各轮优化训练，从而获得各步长估计融合模型；以及，将模型超参数对应的可选参数组与各步长估计融合模型结合，以获取各步长估计测试模型；利用单步伐数据验证集中的各样本数据，获取各所述步长估计测试模型对应的步长估计误差，获取步伐估计最优模型；基于本发明提供的发明可以提高步长估计模型的估计准确性。
本发明授权步长估计模型获取方法、步长估计方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种步长估计模型获取方法，其特征在于，包括： 获取各单步伐数据中的目标趋势段； 提取所述目标趋势段对应的步伐状态数据作为目标数据段；基于所述目标数据段，构建各步长估计特征； 基于各所述步长估计特征，构建步长估计模型，并确定所述步长估计模型的模型训练目标；其中，所述步长估计模型包括与各所述步长估计特征对应的超参数和特征参数； 基于各所述超参数的参数范围，获取所述步长估计模型中超参数对应的可选参数组；基于所述可选参数组的组合数，确定所述步长估计模型的总训练轮数； 基于所述超参数的各可选参数组和样本数据的权重，对所述步长估计模型执行各轮优化训练，直至优化训练的轮数达到所述优化训练总轮数，则获得各轮优化训练对应的步长估计融合模型； 结合所述可选参数组和各步长估计融合模型，获取各步长估计测试模型；利用单步伐数据验证集中的各样本数据，基于各所述步长估计测试模型获取对应的步长估计误差；基于最小的步伐估计误差，于各所述步长估计测试模型中确定步伐估计最优模型。
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